课程大纲

Stable Diffusion 简介

  • Stable Diffusion 及其应用概述
  • Stable Diffusion 与其他图像生成模型(例如 GAN、VAE)的比较
  • 进阶功能和架构Stable Diffusion
  • 超越基础知识:Stable Diffusion 用于复杂的图像生成任务

构建 Stable Diffusion 模型

  • 设置开发环境
  • 数据准备和预处理
  • 训练 Stable Diffusion 个模型
  • Stable Diffusion 超参数调整

高级 Stable Diffusion 技术

  • 使用 Stable Diffusion 进行修复和出漆
  • 使用 Stable Diffusion 进行图像到图像转换
  • 使用 Stable Diffusion 进行数据增强和样式传输
  • 与其他深度学习模型一起工作 Stable Diffusion

优化 Stable Diffusion 模型

  • 提高性能和稳定性
  • 处理大规模图像数据集
  • 诊断和解决 Stable Diffusion 模型的问题
  • 高级 Stable Diffusion 视觉化技术

案例研究和最佳实践

  • Stable Diffusion 的实际应用
  • Stable Diffusion 映射生成的最佳实践
  • Stable Diffusion 模型的评估指标
  • Stable Diffusion 研究的未来方向

总结和后续步骤

  • 关键概念和主题回顾
  • Q&A 环节
  • 高级 Stable Diffusion 使用者的后续步骤

要求

  • 深度学习和计算机视觉方面的经验
  • 熟悉影像产生模型(例如 GAN、VAE)
  • 精通 Python 个程式设计

观众

  • 数据科学家
  • 机器学习工程师
  • 计算机视觉研究人员
 21 小时

即将举行的公开课程

课程分类