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【视频课】永久免费课程!如何掌握好扩散模型的基础理论与实践

有三AI  · 公众号  ·  · 2024-08-18 10:59

正文


前言


扩散模型是一种基于深度学习的生成模型,它通过模拟数据从原始状态逐渐加入噪声直至完全随机的过程(正向扩散),然后再从这个随机状态逐步去除噪声恢复出原始数据的过程(反向扩散)。 正向扩散过程逐步破坏数据的结构,而反向扩散过程则学习如何重建这些结构。

扩散模型在图像生成、文本到图像的转换、音频合成等领域表现出色,是当下AIGC领域,尤其是文生图、文生视频等领域中的基础模型 为了让大家掌握好扩散模型的基础知识,我们给大家录制了本套免费视频。


课程介绍


本课程名为《扩散模型基础:理论与实践》,内容主要 包括扩散模型的原理,DDPM模型原理与实践, 总计超过120分钟,为永久免费课程。


下面就是课程的大纲:

课程大纲



下面简单了解一下各部分的内容:


(1) 扩散模型 基础 什么是扩散模型,DDPM算法流程,DDPM数学原理,DDPM模型结果,约60分钟。

(2) DDPM算法实践 讲解DDPM模型原理,数据读取,模型训练与模型测试, 约60分钟。


讲师介绍


本课程讲师为徐礼爽, 中科院软件所计算机应用方向博士,曾任教于上海交通大学网络教育学院,曾在企业担任深度学习视觉资深工程师多年。有较为丰富的统计机器学习和深度学习的知识和实践经验。



课程订阅方法如下,直接扫码在网页端登录小鹅通账号即可学习。



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网页地址为:

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