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Plan du cours
Introduction à Stable Diffusion
- Vue d'ensemble de Stable Diffusion et de ses applications
- Comparaison de Stable Diffusion avec d'autres modèles de génération d'images (par exemple, GAN, VAE)
- Fonctionnalités avancées et architecture de Stable Diffusion
- Au-delà de l'essentiel : Stable Diffusion pour les tâches complexes de génération d'images
Construction Stable Diffusion Modèles
- Mise en place de l'environnement de développement
- Préparation et prétraitement des données
- Entraînement de Stable Diffusion modèles
- Stable Diffusion réglage des hyperparamètres
Techniques avancées Stable Diffusion
- Inpainting et outpainting avec Stable Diffusion
- Traduction d'image à image avec Stable Diffusion
- Utilisation de Stable Diffusion pour l'augmentation des données et le transfert de style
- Travailler avec d'autres modèles d'apprentissage profond parallèlement à Stable Diffusion
Optimisation des modèles Stable Diffusion
- Améliorer les performances et la stabilité
- Traitement d'ensembles de données d'images à grande échelle
- Diagnostic et résolution des problèmes liés aux modèles Stable Diffusion
- Techniques avancées de visualisation Stable Diffusion
Études de cas et bonnes pratiques
- Applications concrètes de Stable Diffusion
- Meilleures pratiques pour la génération d'images Stable Diffusion
- Mesures d'évaluation des modèles Stable Diffusion
- Orientations futures de la recherche 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
- Expérience en apprentissage profond et en vision par ordinateur .
- Familiarité avec les modèles de génération d'images (par exemple, GANs, VAEs)
- Compétence en Python programmation
Audience
- Data scientists
- Ingénieurs en apprentissage machine
- Computer chercheurs 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.