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）
课程地址
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
-
整体介绍（5分钟）
-
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 -
常用数据集datasets下载
- 介绍3个数据集网址
（1）PapersWithCode
（2）Huggingface数据集
（3）DataSet - 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
- 介绍3个数据集网址
-
项目：diffusion-models-from-scratch（demo）
- 设定加噪过程（corrupt process）：向数据添加噪声
- Unet是什么，以及如何从头开始实现一个极小的UNet
- Training the Net 训练扩散模型
- Sampling 采样
- 效果改进
-
项目：diffusion-models-from-scratch（对比DDPM进行扩展改进）
- 调整Unet结构：BasicUnet -> UNet2DModel
- 设定加噪过程（noise scheduler）：向数据添加噪声
- 采样器
附赠文档：
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