Dieser Deep Learning-Kurs bietet eine umfassende Einführung in die KI-Bilderzeugung mit Stable Diffusion, Rauschunterdrückungstechniken und fortgeschrittenen generativen Lernmethoden. Beginnen Sie damit, zu verstehen, wie Stable Diffusion Modelle hochwertige Bilder aus Text Prompts durch latente Repräsentationen erzeugen. Lernen Sie Rauschunterdrückungsmethoden kennen, die die Bildqualität während des Trainings und der Inferenz verbessern. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit einer Live-Demo zur Text-Bild-Erzeugung. Lernen Sie generatives Lernen unter Verwendung von Autoencodern und kontrastivem Lernen, um die Repräsentation von Merkmalen zu verbessern. Erforschen Sie gemeinsame Einbettungsräume und wie man Bilder, Text und Code für cross-modale GenAI-Anwendungen abgleicht. Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzwerken, generativen Modellen und Python-Programmierung haben.
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Hochwertige Bilder mit stabilen Diffusionsmodellen generieren
Anwendung von Rauschunterdrückungstechniken zur Verfeinerung der generativen Ergebnisse
Verwendung von Autoencodern und kontrastivem Lernen zur Verbesserung von Merkmalen
Aufbau gemeinsamer Einbettungsräume für multimodale KI-Anwendungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Bildqualität
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Multimodale Aufforderungen
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Beherrschen Sie in diesem praxisnahen Modul die KI-Bilderzeugung mit Stable Diffusion und Entrauschungstechniken. Erfahren Sie, wie Stable Diffusion-Modelle mithilfe latenter Repräsentationen hochwertige Bilder aus Text-Prompts erzeugen. Lernen Sie Entrauschungsmethoden kennen, die die Bildausgabe während des Trainings und der Inferenz verfeinern. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit einer Live-Demo zur Text-zu-Bild-Generierung mit Stable Diffusion.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
Erforschen Sie in diesem Modul fortgeschrittene generative Lerntechniken und Einbettungsräume. Lernen Sie, wie Autoencoder und kontrastives Lernen generative KI-Modelle durch die Verbesserung von Merkmalsrepräsentationen verbessern. Verstehen Sie gemeinsame Einbettungsräume und wie man Bilder, Text und Code für multimodale KI-Aufgaben einbettet. Ideal für den Aufbau leistungsstarker, multimodaler GenAI-Anwendungen.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Aufgaben
Dozent
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Häufig gestellte Fragen
KI-Bildgeneratoren werden in der Regel anhand großer Datensätze von Bildern und Bildunterschriften mit Modellen wie GANs oder Diffusionsmodellen trainiert. Diese Modelle lernen, Muster zwischen Text und visuellen Merkmalen abzubilden, um realistische Bilder zu erzeugen.
Stable Diffusion, DALL-E 2 und Midjourney gehören zu den besten KI-Tools für die Bilderzeugung und bieten hochwertige, anpassbare Ergebnisse für verschiedene Stile und Anwendungsfälle.
Zertifizierungen, die stabile Diffusion, GANs und Einbettungen abdecken, wie sie von Simplilearn, DeepLearning.AI oder Coursera angeboten werden, sind ideal für die Beherrschung der KI-basierten Bilderzeugung.
Weitere Fragen
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