新版扩散模型惊艳登场！或成CVPR 2025最大惊喜！

扩散模型最近可是出了不少颠覆性成果，其中最亮眼的属AI2惊艳发布的OneDiffusion，一种突破性多功能大规模扩散模型，它可以无缝支持多任务生成与理解，效果媲美Flux.1，参数量却缩减了5倍！

作为近两年最火热的方向，扩散模型相关的研究可以说是顶会投稿的焦点（尤其CVPR），其中在下游任务中的应用更甚。 如今，下游任务大多通过Finetuning、Training-free这两种方式来使用大规模文本图像扩散模型，这也是目前该方向的2大主流创新策略。

为方便感兴趣的同学，深度之眼本次邀请了 顶会顶刊审稿人谱老师 ，为我们开发 《大规模文本图像扩散模型在下游任务中的应用》 课程，以 论文讲解+代码领读 的方式，用 4节课 的时间，手把手带领大家掌握扩散模型的关键技术，学习如何基于文本和图像进行个性化定制生成。

4节课 仅需 10元
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课程亮点

• 前沿技术速通
• 深度解析与实战结合
• 两种主流改进策略
• 定制化与可控生成

课程大纲

本课程聚焦大规模文本图像扩散模型在下游任务中的应用。

先通过结合论文讲解及代码领读的方式，带大家快速掌握Stable Diffusion系列模型的内核。

然后针对Finetuning和Training-free这两种主流方式，分别讲解两篇经典的应用文章，帮助大家根据自己的需求改进，以及应用大模型。

第1节课：论文讲解

High-resolusion image synthesis with latent diffusion models

CVPR 2022：大规模文本图像系列模型基础

论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.10752

第2节课：代码讲解

High-resolusion image synthesis with latent diffusion models

代码链接：https://github.com/CompVis/latent-diffusion