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코스 개요
Stable Diffusion 소개
- Stable Diffusion의 개요 및 응용 분야
- Stable Diffusion이 다른 이미지 생성 모델(예: GAN, VAE)과 어떻게 비교됩니까?
- Stable Diffusion의 고급 기능 및 아키텍처
- 기본 사항 너머: 복잡한 이미지 생성 작업을 위한 Stable Diffusion
빌딩 Stable Diffusion 모델
- 개발 환경 설정
- 데이터 준비 및 사전 처리
- Stable Diffusion 모델 학습
- Stable Diffusion 하이퍼파라미터 튜닝
고급 Stable Diffusion 기술
- Stable Diffusion을 사용한 인페인팅 및 아웃페인팅
- Stable Diffusion을 사용한 이미지 대 이미지 번역
- 데이터 증강 및 스타일 전송을 위해 Stable Diffusion 사용
- Stable Diffusion과 함께 다른 딥 러닝 모델과 함께 작업
Stable Diffusion 모델 최적화
- 성능과 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 세계 응용 프로그램
- Stable Diffusion 이미지 생성을 위한 모범 사례
- Stable Diffusion 모델에 대한 평가 지표
- Stable Diffusion 연구의 미래 방향
요약 및 다음 단계
- 핵심 개념 및 주제 검토
- Q&A 세션
- 고급 Stable Diffusion 사용자를 위한 다음 단계
요건
- 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야 경험
- 이미지 생성 모델(예: GAN, VAE)에 대한 지식
- Python 프로그래밍에 능숙함
청중
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- 컴퓨터 비전 연구자
21 시간