Генерация изображений нейросетями: как работают современные модели? // Курс « Компьютерное зрение»

Программа вебинара курса Компьютерное зрение: Принципы генерации изображений: постановка задачи, ключевые архитектуры Обзор моделей: VAE, GAN, Diffusion — эволюция подходов и отличия Разбор архитектуры Stable Diffusion и её механизмов (latent space, denoising, guidance) Обзор популярных фреймворков и API (Diffusers, ComfyUI, InvokeAI) Кейсы применения: дизайн, геймдев, создание synthetic data Что узнают участники: Как устроены современные модели генерации изображений и в чём их различия Какие подходы применяются в индустрии, и с чего начать практическую работу Какие инструменты и библиотеки доступны для самостоятельной генерации изображений Текущие возможности, ограничения и направления развития генеративных моделей Кому будет полезен вебинар: ML/AI-специалистам, интересующимся практическим применением генеративных моделей в CV-задачах Разработчикам, которые хотят разобраться в принципах работы моделей и научиться использовать их в продуктах и R&D Студентам технических вузов и слушателям DS-программ, осваивающим современные подходы в deep learning Инженерам и исследователям, следящим за прогрессом в области генеративного ИИ и архитектурной эволюцией моделей « Компьютерное зрение» -
Преподаватель: Роман Филонов - делал модели распознавания по лицу, оценки качества изображения, классификация марок автомобилей, а также более специфическими вещами по типу place recognition на мобильном роботе, детекции объектов на мусорной ленте Пройдите опрос по итогам мероприятия -
Следите за новостями проекта: Telegram:
ВКонтакте:
LinkedIn:
Хабр: