Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Stable Diffusion
- Tổng quan về Stable Diffusion và các ứng dụng của nó
- So sánh Stable Diffusion với các mô hình tạo ảnh khác (ví dụ: GAN, VAE)
- Các tính năng và kiến trúc nâng cao của Stable Diffusion
- Vượt xa những kiến thức cơ bản: Stable Diffusion cho các tác vụ tạo ảnh phức tạp
Xây dựng Mô hình Stable Diffusion
- Thiết lập môi trường phát triển
- Chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu
- Huấn luyện mô hình Stable Diffusion
- Tinh chỉnh siêu tham số Stable Diffusion
Các Kỹ Thuật Nâng Cao với Stable Diffusion
- Inpainting và outpainting với Stable Diffusion
- Chuyển đổi ảnh-sang-ảnh với Stable Diffusion
- Sử dụng Stable Diffusion để tăng cường dữ liệu và chuyển đổi phong cách
- Làm việc với các mô hình học sâu khác cùng với Stable Diffusion
Tối Ưu Hóa Mô Hình Stable Diffusion
- Cải thiện hiệu suất và độ ổn định
- Xử lý các tập dữ liệu hình ảnh lớn
- Chẩn đoán và giải quyết các vấn đề với mô hình Stable Diffusion
- Các kỹ thuật trực quan hóa nâng cao Stable Diffusion
Nghiên Cứu Tình Huống Thực Tế và Các Thực Hành Tốt Nhất
- Các ứng dụng thực tế của Stable Diffusion
- Các thực hành tốt nhất để tạo ảnh với Stable Diffusion
- Các chỉ số đánh giá cho mô hình Stable Diffusion
- Hướng phát triển tương lai của nghiên cứu Stable Diffusion
Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo
- Xem lại các khái niệm và chủ đề chính
- Phiên hỏi đáp
- Các bước tiếp theo cho người dùng Stable Diffusion nâng cao
Requirements
- Kinh nghiệm về học sâu và thị giác máy tính
- Quen thuộc với các mô hình tạo ảnh (ví dụ: GAN, VAE)
- Thành thạo lập trình Python
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Nghiên cứu viên thị giác máy tính
21 Hours