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コース概要
Stable Diffusion の紹介
- Stable Diffusion の概要とその応用
- Stable Diffusion と他の画像生成モデル (GAN、VAE など) との比較
- Stable Diffusion の高度な機能とアーキテクチャ
- 基本を超えて: Stable Diffusion 複雑な画像生成タスク用
Stable Diffusion モデルの構築
- 開発環境のセットアップ
- データの準備と前処理
- Stable Diffusion モデルのトレーニング
- Stable Diffusion ハイパーパラメータ調整
高度な Stable Diffusion テクニック
- Stable Diffusion によるインペイントとアウトペイント
- Stable Diffusion による画像間の変換
- データ拡張とスタイル転送に Stable Diffusion を使用する
- Stable Diffusion と並行して他の深層学習モデルを使用する
Stable Diffusion モデルの最適化
- パフォーマンスと安定性の向上
- 大規模な画像データセットの処理
- Stable Diffusion モデルの問題の診断と解決
- 高度な Stable Diffusion 視覚化テクニック
ケーススタディとベストプラクティス
- Stable Diffusion の実世界への応用
- Stable Diffusion イメージ生成のベスト プラクティス
- Stable Diffusion モデルの評価指標
- Stable Diffusion 研究の今後の方向性
概要と次のステップ
- 主要な概念とトピックの確認
- 質疑応答
- 上級 Stable Diffusion ユーザー向けの次のステップ
要求
- ディープラーニングとコンピュータビジョンの経験 。
- 画像生成モデル(GAN、VAEなど)に精通している 。
- Pythonプログラミングに精通している 。
観客
- データサイエンティスト 機械学習エンジニアComputer視覚研究者
21 時間
お客様の声 (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
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
コース - 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
コース - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.