Какие основные этапы разработки модели Stable Diffusion

Основные этапы разработки модели Stable Diffusion:

1. Подготовка изображений и описаний. 2 Это основа знаний модели. 2 Для тренировки нужно собрать набор данных, состоящий из изображений и их текстовых описаний. 23
2. Настройка среды обучения. 2 Для тренировки модели требуется специальное программное и аппаратное обеспечение. 2 Можно использовать облачные сервисы, например Google Colab или Amazon SageMaker, или мощный компьютер, на котором можно настроить локальную среду с помощью таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow. 2
3. Тренировка нейросети. 1 В процессе тренировки датасет несколько раз подают в модель, постепенно подстраивая её параметры для минимизации ошибок. 2
4. Оценка и настройка модели. 2 После завершения тренировки оценивают её производительность. 2 Для этого тестируют модель, давая ей подсказки, похожие на те, что были в датасете для обучения. 2 Если результаты не устраивают, модель настраивают, изменяя гиперпараметры или увеличивая количество эпох обучения. 2