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Temario del curso
Introducción a Difusión Estable Avanzada
- Resumen de la arquitectura y componentes de Stable Diffusion.
- Aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto: revisión de modelos y técnicas de vanguardia.
- Escenarios y casos de uso de Difusión Estable Avanzada.
Técnicas avanzadas de generación de imágenes a partir de texto con Stable Diffusion
- Modelos generativos para la síntesis de imágenes: GANs, VAEs y sus variaciones.
- Generación condicional de imágenes con entradas textuales: modelos y técnicas.
- Generación multimodal con múltiples entradas: modelos y técnicas.
- Control fino de la generación de imágenes: modelos y técnicas.
Optimización del rendimiento y escalabilidad para Stable Diffusion
- Optimización y escalado de Stable Diffusion para conjuntos de datos grandes.
- Paralelismo de modelos y paralelismo de datos para un entrenamiento de alto rendimiento.
- Técnicas para reducir el consumo de memoria durante el entrenamiento y la inferencia.
- Técnicas de cuantización y poda para el despliegue eficiente de modelos.
Afinamiento de hiperparámetros y generalización con Stable Diffusion
- Técnicas de afinamiento de hiperparámetros para modelos de Stable Diffusion.
- Técnicas de regularización para mejorar la generalización del modelo.
- Técnicas avanzadas para manejar el sesgo y la equidad en los modelos de Stable Diffusion.
Integración de Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo
- Integración de Stable Diffusion con PyTorch, TensorFlow y otros marcos de aprendizaje profundo.
- Técnicas avanzadas de despliegue para modelos de Stable Diffusion.
- Técnicas avanzadas de inferencia para modelos de Stable Diffusion.
Depuración y resolución de problemas de modelos Stable Diffusion
- Técnicas para diagnosticar y resolver problemas en modelos de Stable Diffusion.
- Depuración de modelos de Stable Diffusion: consejos y mejores prácticas.
- Monitoreo y análisis de modelos de Stable Diffusion.
Resumen y próximos pasos
- Revisión de conceptos y temas clave.
- Sesión de preguntas y respuestas.
- Próximos pasos para usuarios avanzados de Stable Diffusion.
Requerimientos
- Buen comprensión de los conceptos y arquitecturas de aprendizaje profundo.
- Familiaridad con Stable Diffusion y la generación de imágenes a partir de texto.
- Experiencia con PyTorch y programación en Python.
Audiencia
- Científicos de datos e ingenieros de machine learning.
- Investigadores de aprendizaje profundo.
- Expertos en visión por ordenador.
21 Horas