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Schulungsübersicht
Einführung in Stable Diffusion
- Überblick über Stable Diffusion und seine Anwendungen
- Vergleich von Stable Diffusion mit anderen Modellen zur Bilderzeugung (z. B. GANs, VAEs)
- Erweiterte Funktionen und Architektur von Stable Diffusion
- Über die Grundlagen hinaus: Stable Diffusion für komplexe Bilderzeugungsaufgaben
Gebäude Stable Diffusion Modelle
- Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Datenaufbereitung und Vorverarbeitung
- Training von Stable Diffusion Modellen
- Stable Diffusion Abstimmung der Hyperparameter
Fortgeschrittene Stable Diffusion Techniken
- Übermalen und Ausmalen mit Stable Diffusion
- Übersetzung von Bild zu Bild mit Stable Diffusion
- Verwendung von Stable Diffusion zur Datenerweiterung und Stilübertragung
- Arbeiten mit anderen Deep-Learning-Modellen neben Stable Diffusion
Optimierung der Stable Diffusion Modelle
- Verbesserung von Leistung und Stabilität
- Umgang mit großen Bilddatensätzen
- Diagnose und Behebung von Problemen mit Stable Diffusion-Modellen
- Fortgeschrittene Stable Diffusion-Visualisierungstechniken
Fallstudien und bewährte Praktiken
- Praktische Anwendungen von Stable Diffusion
- Bewährte Verfahren für die Stable Diffusion-Bilderzeugung
- Bewertungsmetriken für Stable Diffusion-Modelle
- Zukünftige Richtungen für die Stable Diffusion-Forschung
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Überblick über die wichtigsten Konzepte und Themen
- Q&A-Sitzung
- Nächste Schritte für fortgeschrittene Stable Diffusion-Nutzer
Voraussetzungen
- Erfahrung in Deep Learning und Computer Vision
- Vertrautheit mit Modellen zur Bilderzeugung (z. B. GANs, VAEs)
- Kenntnisse in Python Programmierung
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Computer Bildverarbeitungsforscher
21 Stunden
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.