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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