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Course Outline
Stable Diffusion 소개
- Stable Diffusion 개요 및 응용
- Stable Diffusion을 다른 이미지 생성 모델(예: GAN, VAE)과 비교하는 방법
- Stable Diffusion의 고급 기능 및 아키텍처
- 기본 이상: 복잡한 이미지 생성 작업의 경우 Stable Diffusion
건물 Stable Diffusion 모델
- 개발 환경 설정
- 데이터 준비 및 전처리
- 훈련 Stable Diffusion 모델
- Stable Diffusion 하이퍼파라미터 튜닝
고급 Stable Diffusion 기술
- Stable Diffusion을 사용한 인페인팅 및 아웃페인팅
- Stable Diffusion을 사용한 이미지 대 이미지 변환
- 데이터 증대 및 스타일 전송을 위해 Stable Diffusion 사용
- Stable Diffusion과 함께 다른 딥러닝 모델과 협력
Stable Diffusion 모델 최적화
- 성능 및 안정성 향상
- 대규모 이미지 데이터 세트 처리
- Stable Diffusion 모델 문제 진단 및 해결
- 고급 Stable Diffusion 시각화 기술
사례 연구 및 모범 사례
- Stable Diffusion의 실제 응용
- Stable Diffusion 이미지 생성 모범 사례
- Stable Diffusion 모델에 대한 평가 지표
- Stable Diffusion 연구의 향후 방향
요약 및 다음 단계
- 주요 개념 및 주제 검토
- Q&A 세션
- 고급 Stable Diffusion 사용자를 위한 다음 단계
Requirements
- 딥러닝 및 컴퓨터 비전 경험
- 이미지 생성 모델(예: GAN, VAE)에 대한 지식
- Python 프로그래밍 능력
청중
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- Computer 시각 연구자
21 Hours
회원 평가 (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.