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
- Zaawansowana architektura Stable Diffusion
- Głębokie zrozumienie architektury modelu
- Mechanizmy attention i cross-attention
- Kontrola procesu dyfuzji
- Modyfikacje architektury bazowej
- Customizacja i fine-tuning
- Techniki dostrajania modeli
- Tworzenie własnych embeddings
- Textual Inversion
- LoRA i inne metody adaptacji
- Zaawansowane techniki kontroli
- Kontrolery semantyczne
- Manipulacja przestrzenią latentną
- Zaawansowane techniki promptowania
- Multi-condition generation
- 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
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!