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Plan du cours
Introduction à la technologie avancée Stable Diffusion
- Vue d'ensemble de l'architecture et des composants de Stable Diffusion
- Apprentissage profond pour la génération de texte à partir d'images : examen des modèles et techniques de pointe
- Scénarios et cas d'utilisation avancés Stable Diffusion
Techniques avancées de génération de texte à partir d'images avec Stable Diffusion.
- Modèles génératifs pour la synthèse d'images : GANs, VAEs, et leurs variations
- Génération d'images conditionnelles avec des entrées textuelles : modèles et techniques
- Génération multimodale avec entrées multiples : modèles et techniques
- Contrôle fin de la génération d'images : modèles et techniques
Optimisation des performances et mise à l'échelle pour Stable Diffusion
- Optimisation et mise à l'échelle Stable Diffusion pour les grands ensembles de données
- Parallélisme de modèles et parallélisme de données pour une formation à haute performance
- Techniques de réduction de la consommation de mémoire pendant l'apprentissage et l'inférence
- Techniques de quantification et d'élagage pour un déploiement efficace des modèles
Ajustement des hyperparamètres et généralisation avec Stable Diffusion
- Techniques de réglage des hyperparamètres pour les modèles Stable Diffusion
- Techniques de régularisation pour améliorer la généralisation des modèles
- Techniques avancées de traitement des biais et de l'équité dans les modèles Stable Diffusion.
Intégration de Stable Diffusion avec d'autres cadres et outils d'apprentissage profond
- Intégration de Stable Diffusion avec PyTorch, TensorFlow et d'autres frameworks d'apprentissage profond
- Techniques de déploiement avancées pour les modèles de diffusion stable
- Techniques d'inférence avancées pour les modèles de diffusion stable
Débogage et dépannage Stable Diffusion Modèles
- Techniques de diagnostic et de résolution des problèmes dans les modèles Stable Diffusion
- Débogage des modèles Stable Diffusion : conseils et meilleures pratiques
- Surveillance et analyse des modèles Stable Diffusion
Résumé et prochaines étapes
- Révision des concepts et sujets clés
- Séance de questions-réponses
- Prochaines étapes pour les utilisateurs avancés Stable Diffusion.
Pré requis
-
Bonne compréhension des concepts et des architectures d'apprentissage profond
Familiarité avec la diffusion stable et la génération de texte à partir d'images
Expérience avec PyTorch et la programmation Python
Audience
-
Scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique
Chercheurs en apprentissage profond
[les experts en vision.
21 heures
Nos Clients témoignent (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
