教育アプリケーション実施プログラム
DiffSynth-Engineの使用に適しています：
- 原理デモnum_inference_steps パラメータを変更することで、拡散プロセスを視覚化できます。
- 比較実験量子パラメータを変えた場合の生成品質とメモリ使用量の比較。
- 二次開発: 明確なコード構造に基づくLoRAとその他の拡張技術の説明
ティーチング・プロポーザル・プログラム::
- 基礎コース：FLUXを使った単一マップの生成、デモ・プロンプト・プロジェクト
- 上級レッスン：Wan2.1のビデオパラメータのデバッグとフレーム間の連続性の分析
- ラボセッション：CPUオフロードと定量化モードの技術実装を比較する
教育と学習の構成要素::
- ビデオメモリは8GBを推奨しています。
- 教室でのダウンロードの遅れを避けるために、事前にダウンロードしたモデルファイルを準備する。
- Jupyter Notebookのテンプレートを提供し、始める敷居を下げる
この答えは記事から得たものである。DiffSynth-Engine：オープンソースエンジン、FLUXの低既存デプロイメント用、Wan 2.1について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DiffSynth-Engineを教育現場でのAI教育に応用するには？
