paulmoon008308

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn.

Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM.

Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất.

Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'.

Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng.

Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo.

Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

sotaaz

DDPM đến DDIM, Chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai I

Dù bận rộn nhưng bạn vẫn dành thời gian để lại đánh giá quý báu, điều này thực sự là động lực lớn cho tôi. Tôi chân thành hy vọng rằng khóa học này sẽ giúp bạn hiểu sâu sắc và triển khai các mô hình Diffusion từ DDPM đến DDIM một cách thực tế. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào trong quá trình học, đừng ngần ngại để lại câu hỏi nhé! Cảm ơn bạn.