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DDPMからDDIMまで、実装しながら学ぶDiffusion完全攻略 I

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

2名 が受講中です。

  • Sotaaz
실습 중심
생성형ai
트랜스포머
Stable Diffusion
Python
Deep Learning(DL)
AI

こんなことが学べます

  • DDPM、DDIMなど主要な拡散モデルの構造と原理を段階別に理解します。

  • 各論文に提示された核心アイデアをコードで直接実装します。

  • モデル別の違いを比較しながら、Diffusion系モデルがどのように始まり進化したかを実験を通じて体感します。

  • 論文ベースのモデルを実際のPyTorchコードで再現し、カスタム画像生成実験まで実行します。

講義紹介

この講義はDiffusionモデルの根本原理から直接実装まで一度に学ぶ完全実習型コースです。
画像生成AIの核心となったDDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)
サンプリング速度を劇的に改善したDDIM(Denoising Diffusion Implicit Model)
論文の数式、概念、コード実装、実験まですべて追いながら理解します。

単純に理論を説明するだけでなく、
実際にコードを書きながらモデルがどのように画像を「ノイズから復元」するかを
直接目で確認し体験できるよう設計されています。


🧩 学習目標

この講義を通じて受講生は以下を完璧に身につけます:

  • ✅ DiffusionモデルのForward / Reverse Processの理解

  • Jensen不等式、ELBO、Loss functionの数式的意味の解釈

  • ✅ DDPMの学習およびサンプリング過程の実装 (UNet、Diffusion Classなど)

  • DDIMの原理と速度改善方法 実習

  • ✅ 論文を実際のコードで実装し、直接Reviewerのように分析する訓練


🧰 カリキュラム概要

1️⃣ DDPMの基礎から完全実装まで

  • Forward / Reverse Process、ELBO、Loss、Noising Schedule

  • Diffusion Class、UNet実装および学習実習

  • 論文Reviewer Role-Playで論理的思考力強化

2️⃣ DDIMによるサンプリング最適化の理解

  • DDIMの理論的背景

  • サンプリング加速実装実習

  • DDPM比較効率比較ミッション遂行


👩‍💻 推奨対象

この講義は以下のような方々のためのコースです:

  • ディープラーニングの基礎を身につけた後、画像生成AIを深く理解したい開発者・研究者

  • Stable Diffusion、Midjourney のようなモデルの動作原理を基礎から学びたい方

  • 論文実装、PyTorchコード分析、モデルチューニングを通じてAIリサーチ実務感覚を身につけたい方

  • 今後LDM、DiT、PixArtなどの最新Diffusionモデルへの拡張学習を準備している方


🚀 受講後の期待効果

  • DDPM論文を数式からコードまで完璧に解釈し再現可能

  • Diffusionベースモデルの学習パイプラインを直接設計してカスタマイズ可能

  • DDIM サンプリング高速化の核心概念を実際のコードで理解・実験可能

  • 今後の講義「LDM & DiT 完全攻略 II」「PixArt & SANA 完全攻略 III」へと
    自然に拡張学習可能

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Stable Diffusion、DiT、SANAなど最新生成AIモデルの構造を深く理解したい開発者及び研究者

  • Diffusion論文を単純に読むことを超えて、実際に実装しながら体得したい学習者

  • AIアート、画像生成、モデル研究開発に興味のある大学院生、エンジニア、データサイエンティスト

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基礎数学の知識とPythonとPyTorchの基本文法を知っていれば十分です。

  • Jupyter NotebookまたはVS Code環境で実習できる基本的な開発環境が必要です。

こんにちは
です。

カリキュラム

全体

17件 ∙ (2時間 52分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
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