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コース概要
Stable Diffusion入門
- Stable Diffusionの概要とその応用
- Stable Diffusionが他の画像生成モデル（GANs, VAEsなど）と比較してどう異なるか
- Stable Diffusionの高度な機能とアーキテクチャ
- 基本を超えて：複雑な画像生成タスク向けのStable Diffusion
Stable Diffusionモデルの構築
- 開発環境のセットアップ
- データ準備と前処理
- Stable Diffusionモデルの訓練
- Stable Diffusionハイパーパラメータの調整
高度なStable Diffusionテクニック
- Stable Diffusionを使用したインペイントとアウトペイント
- Stable Diffusionを使用した画像間翻訳
- データ拡張とスタイル転換にStable Diffusionを使用する
- 他の深層学習モデルとの連携
Stable Diffusionモデルの最適化
- 性能と安定性の向上
- 大規模画像データセットの処理
- Stable Diffusionモデルの問題診断と解決
- 高度なStable Diffusion可視化テクニック
ケーススタディとベストプラクティス
- Stable Diffusionの実際の応用例
- Stable Diffusion画像生成のベストプラクティス
- Stable Diffusionモデルの評価指標
- Stable Diffusion研究の将来の方向性
まとめと次回のステップ
- 主要概念とトピックのレビュー
- Q&Aセッション
- 高度なStable Diffusionユーザー向けの次のステップ
要求
- 深層学習とコンピュータビジョンに関する経験。
- 画像生成モデル（GANs, VAEsなど）の知識。
- Pythonプログラミングのスキル。
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- コンピュータビジョン研究者
21 時間
