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Programa do Curso
Introdução ao Stable Diffusion
- Visão geral do Stable Diffusion e suas aplicações
- Como o Stable Diffusion se compara a outros modelos de geração de imagens (por exemplo, GANs, VAEs)
- Recursos avançados e arquitetura do Stable Diffusion
- Além do básico: Stable Diffusion para tarefas complexas de geração de imagens
Criando Modelos Stable Diffusion
- Configuração do ambiente de desenvolvimento
- Preparação dos dados e pré-processamento
- Treinamento de modelos Stable Diffusion
- Ajuste de hiperparâmetros no Stable Diffusion
Técnicas Avançadas de Stable Diffusion
- Inpainting e outpainting com Stable Diffusion
- Tradução de imagem para imagem com Stable Diffusion
- Uso do Stable Diffusion para aumento de dados e transferência de estilo
- Trabalho com outros modelos de aprendizado profundo em conjunto com o Stable Diffusion
Otimizando Modelos Stable Diffusion
- Melhoria do desempenho e estabilidade
- Geração de grandes conjuntos de dados de imagens
- Diagnóstico e resolução de problemas com modelos Stable Diffusion
- Técnicas avançadas de visualização do Stable Diffusion
Estudos de Caso e Boas Práticas
- Aplicações reais do Stable Diffusion
- Boas práticas para geração de imagens com Stable Diffusion
- Métricas de avaliação para modelos Stable Diffusion
- Direções futuras para a pesquisa em Stable Diffusion
Resumo e Próximos Passos
- Revisão dos conceitos e tópicos principais
- Sessão de perguntas e respostas (Q&A)
- Próximos passos para usuários avançados de Stable Diffusion
Requisitos
- Experiência em aprendizado profundo e visão computacional
- Familiaridade com modelos de geração de imagens (por exemplo, GANs, VAEs)
- Proficiência em programação Python
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de machine learning
- Pesquisadores em visão computacional
21 Horas
