Construisez des modèles de diffusion à partir de zéro avec PyTorch

Vous êtes-vous déjà demandé comment l'IA crée des images époustouflantes à partir de simples invites textuelles ? Les modèles de diffusion sont la technologie de base, et ce cours vous montre exactement comment ils fonctionnent à partir de zéro, en utilisant PyTorch. Vous irez au-delà de la simple utilisation d'API pour acquérir une compréhension fondamentale du processus de débruitage qui alimente la génération d'images moderne. À la fin du cours, vous aurez les compétences nécessaires pour implémenter, entraîner et expérimenter vos propres modèles de diffusion, vous donnant une base solide dans ce domaine passionnant de l'IA générative. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la théorie fondamentale des modèles probabilistes de diffusion par débruitage (DDPM). - Construire un modèle de diffusion complet à partir de zéro en utilisant PyTorch et l'architecture U-Net. - S'entraîner à entraîner vos modèles sur des ensembles de données d'images pour générer des images entièrement nouvelles. - Apprendre des techniques pour conditionner vos modèles afin de permettre la création d'images guidées par le texte. - Appliquer les principes fondamentaux de l'ingénierie des invites pour guider et contrôler la sortie de votre modèle. - Explorer des applications pratiques comme l'inpainting d'images pour combler les parties manquantes d'une image. Le cours commence par les concepts mathématiques essentiels et progresse vers des exercices de codage pratiques où vous implémenterez et entraînerez des modèles pièce par pièce. Vous lirez des explications et appliquerez vos connaissances à travers des exemples pratiques. Ce cours est conçu pour les apprenants ayant une certaine familiarité avec Python et le deep learning, mais qui sont nouveaux dans les modèles de diffusion. Aucune expérience préalable en IA générative n'est requise pour commencer. Commencez à développer vos compétences en IA générative dès aujourd'hui.