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2小时动手学习扩散模型(pytorch版)【入门版】【代码讲解】

2小时动手学习扩散模型(pytorch版)

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2小时动手学习扩散模型(pytorch版)

课程目标

给零基础同学快速了解扩散模型的核心模块,有个整体框架的理解。知道扩散模型的改进和设计的核心模块。

课程特色:

  • 25页的详细项目介绍说明文档;(附赠详细项目文档)
  • 学习环境搭建;
  • 代码逐行讲解
  • Huggingface项目源码

课程小节

  1. 整体介绍(5分钟)

  2. 安装搭建运行环境
    1.本地安装(CPU或者租赁的GPU)
    (1)新建虚拟环境
    (2)包安装
    (3)检查包是否成功安装
    2.jupyter notebook运行安装
    (1)注册
    (2)下载代码仓库

  3. 常用数据集datasets下载

    1. 介绍3个数据集网址
      (1)PapersWithCode
      (2)Huggingface数据集
      (3)DataSet
    2. 以MNIST手写数据集为例,说明DataSet的使用
      (1)直接下载
      (2)本地文件上传解压缩
  4. 项目:diffusion-models-from-scratch(demo)

    1. 设定加噪过程(corrupt process):向数据添加噪声
    2. Unet是什么,以及如何从头开始实现一个极小的UNet
    3. Training the Net 训练扩散模型
    4. Sampling 采样
    5. 效果改进
  5. 项目:diffusion-models-from-scratch(对比DDPM进行扩展改进)

    1. 调整Unet结构:BasicUnet -> UNet2DModel
    2. 设定加噪过程(noise scheduler):向数据添加噪声
    3. 采样器
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      附赠文档:
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