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

    Number of participants


    Price per participant

    Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

    Related Categories