Course Outline
Inleiding tot Geavanceerd Stable Diffusion
- Overzicht van Stable Diffusion architectuur en componenten
- Diep leren voor het genereren van tekst naar beeld: overzicht van de modernste modellen en technieken
- Geavanceerde Stable Diffusion scenario's en gebruiksscenario's
Geavanceerde technieken voor het genereren van tekst naar beeld met Stable Diffusion
- Generatieve modellen voor beeldsynthese: GAN's, VAE's en hun variaties
- Voorwaardelijke beeldgeneratie met tekstinvoer: modellen en technieken
- Multimodale opwekking met meerdere inputs: modellen en technieken
- Fijnmazige controle over het genereren van afbeeldingen: modellen en technieken
Prestatieoptimalisatie en schaling voor Stable Diffusion
- Optimaliseren en schalen Stable Diffusion voor grote datasets
- Modelparallellisme en gegevensparallellisme voor hoogwaardige training
- Technieken voor het verminderen van het geheugengebruik tijdens training en gevolgtrekking
- Kwantiserings- en snoeitechnieken voor efficiënte modelimplementatie
Hyperparameterafstemming en generalisatie met Stable Diffusion
- Hyperparameter-afstemmingstechnieken voor Stable Diffusion modellen
- Regularisatietechnieken voor het verbeteren van modelgeneralisatie
- Geavanceerde technieken voor het omgaan met vooringenomenheid en eerlijkheid in Stable Diffusion modellen
Integratie van Stable Diffusion met andere Deep Learning raamwerken en tools
- Integratie van Stable Diffusion met PyTorch, TensorFlow en andere deep learning-frameworks
- Geavanceerde implementatietechnieken voor Stable Diffusion modellen
- Geavanceerde inferentietechnieken voor Stable Diffusion modellen
Foutopsporing en probleemoplossing Stable Diffusion Modellen
- Technieken voor het diagnosticeren en oplossen van problemen in Stable Diffusion modellen
- Debugging Stable Diffusion modellen: tips en best practices
- Het monitoren en analyseren van Stable Diffusion modellen
Samenvatting en volgende stappen
- Overzicht van de belangrijkste concepten en onderwerpen
- Vraag- en antwoordsessie
- Volgende stappen voor geavanceerde Stable Diffusion gebruikers.
Requirements
- Goed begrip van deep learning-concepten en -architecturen Bekendheid met stabiele diffusie en het genereren van tekst-naar-afbeelding Ervaring met programmeren in PyTorch en Python
Publiek
- Datawetenschappers en machine learning-ingenieurs Deep learning-onderzoekers Computer visie-experts.
Getuigenissen (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
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Cursus - 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
Cursus - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.