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Schulungsübersicht
Einführung in Advanced Stable Diffusion
- Überblick über die Architektur und Komponenten von Stable Diffusion
- 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 von 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 eine effiziente Modellentwicklung
Hyperparameter-Tuning und Verallgemeinerung mit Stable Diffusion
- Techniken zur Abstimmung von Hyperparametern für Stable Diffusion-Modelle
- Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Modellgeneralisierung
- Fortgeschrittene Techniken zur Behandlung von 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 bei Stable Diffusion-Modellen
- Techniken zur Diagnose und Behebung von Problemen in Stable Diffusion-Modellen
- Fehlersuche in Stable Diffusion-Modellen: Tipps und bewährte Verfahren
- Überwachen und Analysieren von Stable Diffusion-Modellen
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Wiederholung der wichtigsten Konzepte und Themen
- Frage-und-Antwort-Runde
- Nächste Schritte für fortgeschrittene Stable Diffusion-Benutzer.
Voraussetzungen
- Good Verständnis von Deep-Learning-Konzepten und -Architekturen
- Vertrautheit mit Stable Diffusion und Text-zu-Bild-Generierung
- Erfahrung mit PyTorch und Python Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen
- Deep-Learning-Forscher
- Experten für Computer Vision.
21 Stunden
