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课程大纲
1. 高级Stable Diffusion简介
- 课程目标和 learning path
- 扩散模型回顾
- Stable Diffusion架构概述
- 潜在扩散模型（LDMs）
- Stable Diffusion模型的演进（SD 1.x, SDXL及更新架构）
- 企业用例和应用
2. 扩散模型的深度学习基础
- 扩散过程基础
- 前向和后向扩散
- 噪声预测
- 去噪U-Net架构
- 变分自编码器（VAE）
- CLIP文本编码器
- 交叉注意力机制
3. 理解Stable Diffusion架构
- 流水线组件
- 文本编码过程
- 潜在空间表示
- 调度器算法
- 采样方法
- 图像解码工作流程
4. 高级提示工程
- 提示结构和语法
- 正向和负向提示
- 提示加权
- Token强调
- 提示插值
- 提示优化策略
- 可复现的图像生成
5. 高级图像生成技术
- 图生图
- 图像修复
- 向外绘制
- 高分辨率生成
- 多阶段细化
- 批量图像生成
- 使用种子值控制随机性
6. 条件图像生成
- ControlNet架构
- 姿态引导生成
- 深度引导生成
- 边缘检测条件
- 分割指导
- 参考图像条件
- 多ControlNet工作流程
7. LoRA, DreamBooth及模型微调
- 迁移学习概念
- LoRA基础
- DreamBooth训练
- 文本反转
- 自定义嵌入
- 微调数据集
- 评估自定义模型
8. 高级模型训练
- 数据集准备
- 数据增强
- 标题生成
- 训练流水线
- 分布式训练
- 混合精度训练
- 检查点管理
9. 超参数优化
- 学习率选择
- 批大小优化
- 调度器选择
- CFG Scale优化
- 采样步数
- 正则化技术
- 模型评估指标
10. 性能优化
- GPU优化
- CUDA优化
- 内存高效注意力机制
- xFormers优化
- 量化技术
- FP16和BF16推理
- 高效批处理
11. 扩展Stable Diffusion工作负载
- 多GPU训练
- 分布式推理
- 大规模数据集管理
- 云GPU部署
- 模型服务策略
- 性能基准测试
12. 将Stable Diffusion与深度学习框架集成
- Hugging Face Diffusers
- PyTorch集成
- TensorFlow互操作性
- ONNX Runtime
- TensorRT优化
- Accelerate库
- 流水线自定义
13. 构建生产流水线
- API开发
- 批量推理服务
- 工作流自动化
- 基于队列的生成
- 模型版本控制
- 生产部署策略
14. 图像质量增强
- 超分辨率技术
- 超级分辨率
- 面部修复
- 伪影减少
- 图像细化工作流程
- 后处理流水线
15. 负责任的人工智能与模型安全
- 生成模型中的偏见
- 伦理图像生成
- 版权考量
- AI生成内容披露
- 安全过滤器
- 提示审核
- 负责任部署实践
16. 故障排除与调试
- 诊断生成失败
- 解决CUDA错误
- 内存管理问题
- 提高图像一致性
- 调试自定义流水线
- 性能故障排除
17. 监控与模型评估
- 衡量生成质量
- 基准测试模型
- 比较检查点
- 实验日志记录
- 实验跟踪
- 模型可复现性
18. 高级应用
- 产品设计可视化
- 营销内容生成
- 角色设计
- 建筑可视化
- 医学影像研究
- 科学可视化
- 创意AI工作流程
19. 将Stable Diffusion与其他AI模型集成
- 大型语言模型（LLMs）
- 视觉-语言模型（VLMs）
- 图像描述生成
- 多模态系统的检索增强生成（RAG）
- AI代理工作流程
- 多模型编排
20. 企业部署最佳实践
- 基础设施规划
- GPU资源管理
- 安全考量
- 模型治理
- AI模型的CI/CD
- 维护和升级
21. 动手研讨会与总结
- 构建完整的图像生成流水线
- 微调自定义Stable Diffusion模型
- 创建自动化生成工作流程
- 性能优化练习
- 模型评估与比较
- 关键概念回顾
- 问答环节
- 后续步骤及进一步学习资源
要求
- 深入理解深度学习概念和架构
- 熟悉Stable Diffusion及文本到图像生成
- 具备PyTorch和Python编程经验
受众
- 数据科学家和机器学习工程师
- 深度学习研究者
- 计算机视觉专家。
21 小时
