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Temario del curso

Introducción a Stable Diffusion

  • Resumen de Stable Diffusion y sus aplicaciones
  • Comparación de Stable Diffusion con otros modelos de generación de imágenes (por ejemplo, GAN, VAE)
  • Características avanzadas y arquitectura de Stable Diffusion
  • Más allá de los conceptos básicos: Stable Diffusion para tareas complejas de generación de imágenes

Construcción de modelos Stable Diffusion

  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Preparación y preprocesamiento de datos
  • Entrenamiento de modelos Stable Diffusion
  • Ajuste de hiperparámetros en Stable Diffusion

Técnicas avanzadas de Stable Diffusion

  • Inpainting y outpainting con Stable Diffusion
  • Traducción de imagen a imagen con Stable Diffusion
  • Uso de Stable Diffusion para aumento de datos y transferencia de estilo
  • Trabajo conjunto con otros modelos de aprendizaje profundo junto a Stable Diffusion

Optimización de modelos Stable Diffusion

  • Mejora del rendimiento y la estabilidad
  • Gestión de conjuntos de datos de imágenes a gran escala
  • Diagnóstico y resolución de problemas en modelos Stable Diffusion
  • Técnicas avanzadas de visualización con Stable Diffusion

Casos de estudio y mejores prácticas

  • Aplicaciones del mundo real de Stable Diffusion
  • Buenas prácticas para la generación de imágenes con Stable Diffusion
  • Métricas de evaluación para modelos Stable Diffusion
  • Futuras líneas de investigación en Stable Diffusion

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de los conceptos y temas clave
  • Sesión de preguntas y respuestas
  • Próximos pasos para usuarios avanzados de Stable Diffusion

Requerimientos

  • Experiencia en aprendizaje profundo y visión por ordenador
  • Conocimiento de modelos de generación de imágenes (por ejemplo, GAN, VAE)
  • Dominio del lenguaje de programación Python

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Investigadores en visión por ordenador
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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