Build Diffusion Models from Scratch with PyTorch

AIがシンプルなテキストプロンプトから見事な画像をどのように作成するのか疑問に思ったことはありませんか？拡散モデルはコアテクノロジーであり、このコースではPyTorchを使用して、それらがどのように機能するかをゼロから正確に説明します。 APIを使用するだけでなく、最新の画像生成を支えるノイズ除去プロセスの基本的な理解を得ることができます。コースの終わりまでに、独自の拡散モデルを実装、トレーニング、および実験するスキルを習得し、このエキサイティングな生成AI分野で確固たる基盤を築くことができます。 学習内容： - Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）のコア理論を理解する。 - PyTorchとU-Netアーキテクチャを使用して、ゼロから完全な拡散モデルを構築する。 - 画像データセットでモデルをトレーニングして、まったく新しい画像を生成する練習をする。 - テキストガイドによる画像作成を可能にするために、モデルを条件付ける技術を学ぶ。 - モデルの出力​​をガイドおよび制御するために、基本的なプロンプトエンジニアリングの原則を適用する。 - 画像の欠落部分を埋める画像インペインティングなどの実践的なアプリケーションを探る。 コースは、基本的な数学的概念から始まり、モデルを段階的に実装およびトレーニングする実践的なコーディング演習に進みます。説明を読み、実践的な例を通じて知識を適用します。 このコースは、Pythonとディープラーニングの経験はあるが、拡散モデルには慣れていない学習者向けに設計されています。開始するために生成AIの経験は必要ありません。 今日から生成AIスキルを構築を始めましょう。