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Schulungsübersicht
Einführung in Stable Diffusion
- Überblick über Stable Diffusion und seine Anwendungen
- Vergleich von Stable Diffusion mit anderen Modellen zur Bilderzeugung (z. B. GANs, VAEs)
- Erweiterte Funktionen und Architektur von Stable Diffusion
- Über die Grundlagen hinaus: Stable Diffusion für komplexe Bilderzeugungsaufgaben
Aufbau von Stable Diffusion-Modellen
- Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Datenaufbereitung und Vorverarbeitung
- Training von Stable Diffusion Modellen
- Stable Diffusion Abstimmung der Hyperparameter
Fortgeschrittene Stable Diffusion-Techniken
- Inpainting und Outpainting mit Stable Diffusion
- Bild-zu-Bild-Übersetzung mit Stable Diffusion
- Verwendung von Stable Diffusion zur Datenerweiterung und Stilübertragung
- Arbeiten mit anderen Deep-Learning-Modellen neben Stable Diffusion
Optimieren von Stable Diffusion-Modellen
- Verbesserung von Leistung und Stabilität
- Umgang mit großen Bilddatensätzen
- Diagnostizieren und Beheben von Problemen mit Stable Diffusion-Modellen
- Fortgeschrittene Stable Diffusion-Visualisierungstechniken
Fallstudien und bewährte Praktiken
- Praktische Anwendungen von Stable Diffusion
- Bewährte Verfahren für die Stable Diffusion-Bilderzeugung
- Bewertungsmetriken für Stable Diffusion-Modelle
- Zukünftige Richtungen für die Stable Diffusion-Forschung
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Überblick über die wichtigsten Konzepte und Themen
- Frage-und-Antwort-Runde
- Nächste Schritte für fortgeschrittene Stable Diffusion-Benutzer
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Deep Learning und Computer Vision
- Vertrautheit mit Modellen zur Bilderzeugung (z. B. GANs, VAEs)
- Beherrschung der Python-Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Forscher im Bereich Computer Vision
21 Stunden
