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Course Outline
고급 소개Stable Diffusion
- Stable Diffusion 아키텍처 및 구성 요소 개요
- 텍스트-이미지 생성을 위한 딥러닝: 최신 모델 및 기술 검토
- 고급 Stable Diffusion 시나리오 및 사용 사례
Stable Diffusion을 사용한 고급 텍스트-이미지 생성 기술
- 이미지 합성을 위한 생성 모델: GAN, VAE 및 그 변형
- 텍스트 입력을 통한 조건부 이미지 생성: 모델 및 기술
- 다중 입력을 통한 다중 모달 생성: 모델 및 기술
- 이미지 생성의 세밀한 제어: 모델 및 기술
Stable Diffusion에 대한 성능 최적화 및 확장
- 대규모 데이터 세트에 대한 최적화 및 확장Stable Diffusion
- 고성능 학습을 위한 모델 병렬성 및 데이터 병렬성
- 훈련 및 추론 중 메모리 소모를 줄이는 기술
- 효율적인 모델 배포를 위한 양자화 및 가지치기 기술
Stable Diffusion을 사용한 하이퍼파라미터 튜닝 및 일반화
- Stable Diffusion 모델에 대한 하이퍼파라미터 튜닝 기술
- 모델 일반화 개선을 위한 정규화 기술
- Stable Diffusion 모델에서 편향 및 공정성을 처리하기 위한 고급 기술
Stable Diffusion을 다른 Deep Learning 프레임워크 및 도구와 통합
- Stable Diffusion을 PyTorch, TensorFlow 및 기타 딥러닝 프레임워크와 통합
- Stable Diffusion 모델에 대한 고급 배포 기술
- Stable Diffusion 모델에 대한 고급 추론 기술
디버깅 및 문제 해결 Stable Diffusion 모델
- Stable Diffusion 모델의 문제 진단 및 해결 기술
- 디버깅 Stable Diffusion 모델: 팁 및 모범 사례
- Stable Diffusion 모델 모니터링 및 분석
요약 및 다음 단계
- 핵심 개념 및 주제 검토
- Q&A 세션
- 고급 Stable Diffusion 사용자를 위한 다음 단계.
Requirements
- Go딥러닝 개념과 아키텍처에 대한 이해
- Stable Diffusion 및 텍스트-이미지 생성에 대한 익숙함
- PyTorch 및 Python 프로그래밍 경험
청중
- 데이터 과학자 및 머신 러닝 엔지니어
- 딥러닝 연구자들
- 컴퓨터 비전 전문가.
21 Hours
