Создание диффузионных моделей с нуля с помощью PyTorch

Вы когда-нибудь задумывались, как искусственный интеллект создает потрясающие изображения из простых текстовых подсказок? Диффузионные модели являются основной технологией, и этот курс покажет вам, как они работают с нуля, используя PyTorch. Вы не ограничитесь использованием API, а получите фундаментальное понимание процесса дешумирования, который обеспечивает современное генерирование изображений. К концу курса у вас появятся навыки для реализации, обучения и экспериментирования с собственными моделями диффузии, что даст вам прочный фундамент в этой захватывающей области генеративного ИИ. Что вы узнаете: - Понять основную теорию вероятностных моделей с дешуайзинговой диффузией (ВМДД). - Создать полную модель диффузии с нуля с использованием PyTorch и архитектуры U-Net. - Практикуем обучение моделей на наборах данных изображений для создания совершенно новых изображений. - Узнайте методы кондиционирования ваших моделей, чтобы создать изображение с текстовым руководством. - Примените основные принципы быстрого проектирования для управления и контроля выхода вашей модели. - Исследуйте практические приложения, такие как изображение, чтобы заполнить недостающие части картины. Курс начинается с основных математических понятий и переходит к практическим упражнениям по кодированию, в ходе которых вы будете постепенно внедрять и обучать модели. Вы будете читать объяснения и применять свои знания на практических примерах. Этот курс предназначен для учащихся, которые знакомы с Python и глубоким обучением, но которые впервые знакомятся с диффузионными моделями. Для начала не требуется предыдущий опыт работы с генеративным ИИ. Начните развивать свои навыки в области генеративного ИИ сегодня.