Zaawansowane techniki Stable Diffusion w generowaniu obrazów

Opis

To zaawansowane szkolenie pogłębia wiedzę z zakresu Stable Diffusion, koncentrując się na specjalistycznych technikach i metodach optymalizacji. Uczestnicy poznają zaawansowane mechanizmy kontroli generowania, modyfikacji modeli i tworzenia własnych rozwiązań. Program realizowany jest w formie intensywnych warsztatów praktycznych, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na rzeczywiste zastosowania.

Profil uczestnika

  • Zaawansowani użytkownicy Stable Diffusion szukający pogłębienia wiedzy
  • Specjaliści AI pracujący nad projektami generowania obrazów
  • Deweloperzy integrujący Stable Diffusion w rozwiązaniach produkcyjnych
  • Badacze sztucznej inteligencji specjalizujący się w computer vision
  • Inżynierowie ML/DL pracujący nad modelami generatywnymi
  • Architekci rozwiązań AI planujący wdrożenia na dużą skalę
  • Specjaliści R&D eksplorujący nowe możliwości AI
  • Technical Leaderzy odpowiedzialni za rozwój technologii AI w organizacji

Agenda

  1. Zaawansowana architektura Stable Diffusion
    • Głębokie zrozumienie architektury modelu
    • Mechanizmy attention i cross-attention
    • Kontrola procesu dyfuzji
    • Modyfikacje architektury bazowej
  2. Customizacja i fine-tuning
    • Techniki dostrajania modeli
    • Tworzenie własnych embeddings
    • Textual Inversion
    • LoRA i inne metody adaptacji
  3. Zaawansowane techniki kontroli
    • Kontrolery semantyczne
    • Manipulacja przestrzenią latentną
    • Zaawansowane techniki promptowania
    • Multi-condition generation
  4. Optymalizacja i scaling
    • Techniki przyśpieszania inferencji
    • Optymalizacja pamięciowa
    • Distributed training
    • Wdrożenia produkcyjne

Korzyści

  • Głęboka znajomość architektury i mechanizmów Stable Diffusion
  • Umiejętność tworzenia własnych rozwiązań opartych o SD
  • Zdolność optymalizacji i skalowania rozwiązań
  • Znajomość zaawansowanych technik kontroli generowania
  • Umiejętność dostrajania modeli do specyficznych zastosowań
  • Praktyczna wiedza o wdrożeniach produkcyjnych
  • Zrozumienie najnowszych trendów i kierunków rozwoju
  • Certyfikat potwierdzający zaawansowane umiejętności

Wymagane przygotowanie uczestników

  • Praktyczne doświadczenie w pracy ze Stable Diffusion
  • Znajomość podstaw deep learning i architektury modeli generatywnych
  • Umiejętność programowania w Python
  • Doświadczenie w pracy z bibliotekami ML/DL

Zagadnienia

  • Architektura U-Net w Stable Diffusion
  • Mechanizmy attention
  • Przestrzeń latentna
  • Textual Inversion
  • LoRA adaptery
  • Kontrolery semantyczne
  • Techniki optymalizacji
  • Distributed training
  • Wdrożenia produkcyjne
  • Memory management
  • Custom embeddings
  • Multi-condition generation

Poznaj naszą firmę

INFORMACJA CENOWA:
od 3750 zł netto za jedną osobę

CZAS TRWANIA (dni): 3

KOD SZKOLENIA: IT-AI-201

Udostępnij swoim znajomym