Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation Training Course

Giới thiệu về Stable Diffusion Nâng cao

• Tổng quan về kiến trúc và các thành phần của Stable Diffusion
• Học sâu cho tạo ảnh từ văn bản: đánh giá các mô hình và kỹ thuật tiên tiến
• Các tình huống và ứng dụng nâng cao của Stable Diffusion

Các Kỹ thuật Tạo Ảnh từ Văn bản Nâng cao với Stable Diffusion

• Mô hình sinh ảnh: GAN, VAE và các biến thể của chúng
• Tạo ảnh có điều kiện với đầu vào văn bản: mô hình và kỹ thuật
• Tạo ảnh đa phương thức với nhiều đầu vào: mô hình và kỹ thuật
• Kiểm soát chi tiết việc tạo ảnh: mô hình và kỹ thuật

Tối ưu hóa Hiệu suất và Mở rộng quy mô cho Stable Diffusion

• Tối ưu hóa và mở rộng quy mô Stable Diffusion cho các tập dữ liệu lớn
• Song song mô hình và song song dữ liệu để huấn luyện hiệu suất cao
• Kỹ thuật giảm mức tiêu thụ bộ nhớ trong quá trình huấn luyện và suy luận
• Kỹ thuật lượng tử hóa và tỉa thưa để triển khai mô hình hiệu quả

Điều chỉnh Siêu tham số và Khả năng Tổng quát hóa với Stable Diffusion

• Kỹ thuật điều chỉnh siêu tham số cho các mô hình Stable Diffusion
• Kỹ thuật chính quy hóa để cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình
• Các kỹ thuật nâng cao để xử lý thiên vị và công bằng trong các mô hình Stable Diffusion

Tích hợp Stable Diffusion với Các Khung và Công cụ Deep Learning Khác

• Tích hợp Stable Diffusion với PyTorch, TensorFlow và các khung học sâu khác
• Các kỹ thuật triển khai nâng cao cho các mô hình Stable Diffusion
• Các kỹ thuật suy luận nâng cao cho các mô hình Stable Diffusion

Gỡ lỗi và Khắc phục sự cố Mô hình Stable Diffusion

• Kỹ thuật chẩn đoán và giải quyết các vấn đề trong mô hình Stable Diffusion
• Gỡ lỗi mô hình Stable Diffusion: mẹo và các phương pháp hay nhất
• Giám sát và phân tích mô hình Stable Diffusion

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

• Xem lại các khái niệm và chủ đề chính
• Buổi hỏi đáp
• Các bước tiếp theo cho người dùng Stable Diffusion nâng cao.