diffusion 1,2は受講していません。ML分野で働いており、diffusionもある程度知っていますが、独学の時間を節約するために受講しました。 正直、価格に対して講義のクオリティがかなり残念です。 全般的な問題: 言葉に詰まることが多く、集中しにくいです。時給6万ウォンなのに少し残念でした。 簡単な部分は非常に詳しく説明するのに、肝心の難しくて重要な部分は適当に流します。 具体的に不足していた部分: CLIP/T5 講義紹介に「CLIP/T5連携とトークンフロー把握」と書いてあったのに、ただ読み込んで使うという話だけで終わりです。 CLIPとT5が何が違って、なぜ一緒に使うのか、sequence lengthを77に合わせる理由などの説明がありません。 RoPE RoPE自体の説明がほとんどありません。 attention blockでRoPEを使う場合と使わない場合があったのですが、この違いについての説明がなく、コードにはありますがcachingはいつなぜするのかも教えてくれません。 AdaLN すでに学んだSA、CAはまた詳しく説明されるのに、AdaLN-singleのような重要な概念は「既存と同じで、cross attention projectionでzero initializationを使う」とだけ言われます。 何を意味するのか分からないし、なぜそうなのかの説明もありません。 別途調べてみたら、zero initializationはAdaLN-Zeroのことで、AdaLN-Singleとは違う概念のようですが...講義ではこのような区別や説明が全くありませんでした。 Linear Attention (SANA) 事前説明は良かったのですが、コード説明の際にvanilla attentionと何が違うのかを話してくれず、同じ部分(qkv)だけ触れて進みます。 誤り: SANA scheduler説明の際に「tに0.5」と言うべきところを「xに0.5」と言われたようです。小さなミスですが、時給6万ウォンの講義が校閲もされていないのは少し残念です。 結論: キーワードをいくつか得て論文とコードを見ながら勉強すればいいのですが、6万ウォンずつ払う必要があるのかと思います。YouTubeの無料講義より満足度が低くて非常に残念です...しかも受講レビューの返信もLLMを使って自動化されているのが見え見えです...

Transformerの概念と基礎についてよく説明してくれる講義です。ただし、いくつかのチャプターでは講師の声が少し聞き取りにくい部分があったため、字幕を必ずオンにして授業を受けなければならなかった残念さはありました。しかし、他のYouTube動画やウェブで見つけられる映像講義よりも一段階高いレベルの講義でした。ありがとうございます。