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課程簡介
Stable Diffusion 簡介
- Stable Diffusion 概述及其應用
- Stable Diffusion 與其他圖像生成模型(例如 GAN、VAE)的比較
- Stable Diffusion 的高級功能和體系結構
- 超越基礎:Stable Diffusion 用於複雜的圖像生成任務
構建 Stable Diffusion 模型
- 設置開發環境
- 數據準備和預處理
- 訓練 Stable Diffusion 模型
- Stable Diffusion 超參數優化
高級 Stable Diffusion 技術
- 使用 Stable Diffusion 進行修復和複繪
- 使用 Stable Diffusion 進行圖像到圖像轉換
- 使用 Stable Diffusion 進行數據增強和樣式傳輸
- 與其他深度學習模型一起使用 Stable Diffusion
優化 Stable Diffusion 模型
- 提高性能和穩定性
- 處理大規模圖像數據集
- 診斷和解決 Stable Diffusion 模型的問題
- 先進的 Stable Diffusion 可視化技術
案例研究和最佳實踐
- Stable Diffusion 的實際應用
- Stable Diffusion 映射生成的最佳實踐
- Stable Diffusion 個模型的評估指標
- Stable Diffusion 研究的未來方向
摘要和後續步驟
- 回顧關鍵概念和主題
- 問答環節
- 高級 Stable Diffusion 使用者的後續步驟
最低要求
- 具有深度學習和計算機視覺方面的經驗
- 熟悉圖像生成模型(例如 GAN、VAE)
- 熟練掌握 Python 程式設計
觀眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- Computer 視覺研究人員
21 時間:
客戶評論 (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
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - 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
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.