Schulungsübersicht
Einführung für Fortgeschrittene Stable Diffusion
- Überblick über Stable Diffusion Architektur und Komponenten
- Deep Learning für die Text-Bild-Generierung: Überblick über aktuelle Modelle und Techniken
- Fortgeschrittene Stable Diffusion-Szenarien und Anwendungsfälle
Fortgeschrittene Text-zu-Bild-Generierungstechniken mit Stable Diffusion
- Generative Modelle für die Bildsynthese: GANs, VAEs und ihre Variationen
- Bedingte Bilderzeugung mit Texteingaben: Modelle und Techniken
- Multimodale Generierung mit mehreren Eingaben: Modelle und Techniken
- Feinkörnige Steuerung der Bilderzeugung: Modelle und Techniken
Leistungsoptimierung und Skalierung für Stable Diffusion
- Optimierung und Skalierung Stable Diffusion für große Datensätze
- Modellparallelität und Datenparallelität für Hochleistungs-Training
- Techniken zur Reduzierung des Speicherverbrauchs beim Training und bei der Inferenz
- Quantisierungs- und Pruning-Techniken für den effizienten Einsatz von Modellen
Abstimmung der Hyperparameter und Verallgemeinerung mit Stable Diffusion
- Hyperparameter-Abstimmungstechniken für Stable Diffusion-Modelle
- Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Modellgeneralisierung
- Fortgeschrittene Techniken für den Umgang mit Verzerrungen und Fairness in Stable Diffusion-Modellen
Integration von Stable Diffusion mit anderen Deep Learning Frameworks und Tools
- Integration von Stable Diffusion mit PyTorch, TensorFlow und anderen Deep-Learning-Frameworks
- Fortgeschrittene Einsatztechniken für Stable-Diffusion-Modelle
- Fortgeschrittene Inferenztechniken für Stable-Diffusion-Modelle
Fehlersuche und Fehlerbehebung Stable Diffusion Modelle
- Techniken zur Diagnose und Lösung von Problemen in Stable Diffusion-Modellen
- Fehlersuche in Stable Diffusion-Modellen: Tipps und bewährte Verfahren
- Überwachung und Analyse von Stable Diffusion-Modellen
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Überblick über die wichtigsten Konzepte und Themen
- Q&A-Sitzung
- Nächste Schritte für fortgeschrittene Stable Diffusion Benutzer.
Voraussetzungen
-
Gutes Verständnis von Deep-Learning-Konzepten und -Architekturen
Vertrautheit mit Stable Diffusion und Text-zu-Bild-Generierung
Erfahrung mit PyTorch und Python-Programmierung
Publikum
-
Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen
Deep-Learning-Forscher
Computer Experten für Bildverarbeitung.
Erfahrungsberichte (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
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurs - 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
Kurs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.