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課程簡介
進階簡介Stable Diffusion
- Stable Diffusion 架構和元件概述
- 用於文本到圖像生成的深度學習:最先進的模型和技術回顧
- 高級 Stable Diffusion 場景和用例
進階文字到影像生成技術Stable Diffusion
- 圖像合成的生成模型:GAN、VAE 及其變體
- 使用文本輸入生成條件圖像:模型和技術
- 具有多個輸入的多模態生成:模型和技術
- 圖像生成的精細控制:模型和技術
效能優化和擴展Stable Diffusion
- 優化和擴展大型資料集Stable Diffusion
- 用於高性能訓練的模型並行和數據並行
- 在訓練和推理期間減少記憶體消耗的技術
- 用於高效模型部署的量化和修剪技術
超參數調整和泛化 Stable Diffusion
- Stable Diffusion 模型的超參數調整技術
- 用於改進模型泛化的正則化技術
- 在 Stable Diffusion 模型中處理偏差和公平性的高級技術
將 Stable Diffusion 與其他 Deep Learning 框架和工具集成
- 將 Stable Diffusion 與 PyTorch、TensorFlow 和其他深度學習框架集成
- 適用於 Stable Diffusion 模型的高級部署技術
- 適用於 Stable Diffusion 模型的高級推理技術
調試和故障排除 Stable Diffusion 模型
- 用於診斷和解決 Stable Diffusion 模型中問題的技術
- 調試 Stable Diffusion 模型:提示和最佳實踐
- 監控和分析 Stable Diffusion 模型
總結和後續步驟
- 關鍵概念和主題回顧
- Q&A 環節
- 高級 Stable Diffusion 使用者的後續步驟。
最低要求
- Go對深度學習概念和架構的理解
- 熟悉 Stable Diffusion 和文本到圖像的生成
- 具有 PyTorch 和 Python 程式設計經驗
觀眾
- 數據科學家和機器學習工程師
- 深度學習研究人員
- 計算機視覺專家。
21 時間: