Udemy線上課程 (Ken Cen出品)Generative AI第24部 使用Pytorch編寫 Stable Diffusion 上部 講師:Ken Cen 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版)
Udemy線上課程(KenCen出品)GenerativeAI第24部使用Pytorch編寫StableDiffusion上部講師:KenCen影音教學中文發音繁體中文(DVD版)內容說明:
本課程從理論到實作，全方位解析StableDiffusion及其背後的擴散模型（DiffusionModels），幫助學員掌握從基礎概念、數學原理到完整架構與編碼實現的整套流程，並具備在實際專案中進行微調與推論的能力。
StableDiffusion概述StableDiffusion是一款基於潛在擴散模型（LatentDiffusionModel）的深度學習文字生成影像框架，顛覆了DALL·E等專有模型的使用方式，開放源碼且可在常規GPU上運行Wikipedia。
生成模型與概率分佈介紹生成模型（GenerativeModels）如何學習複雜數據的概率分佈，並以高斯分佈與變分推理作為實例說明Wikipedia。
擴散模型的正向與逆向過程正向（forward）過程為逐步加入噪聲至數據；逆向（reverse）過程則學習將噪聲還原成數據的轉換，核心在於有限步數的馬可夫鏈建模AISummer。
DDPM論文的數學原理深入解讀JonathanHo等人提出的DenoisingDiffusionProbabilisticModels，包含變分下界（ELBO）分解與重構誤差項的推導Wikipedia。
模型訓練方法實作如何設置噪聲日程（β?schedule）、選擇優化器與loss函數，並透過PyTorch範例演示完整訓練流程Medium。
採樣生成新數據展示從隨機純噪聲到最終影像的迭代採樣（sampling）演算法，以及影響速度與品質的關鍵參數HuggingFace。
控制去噪過程演示如何透過無分類器引導（classifier-freeguidance）或自定義時間嵌入（timeembeddings）調節生成內容的細節與風格HuggingFace。
無分類器引導(Classifier-FreeGuidance)理解“guidancescale”如何在不依賴外部分類器的情況下提升生成品質，並提供範例程式碼示範。
CLIP模型CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）通過對比學習將文本與圖像映射到同一向量空間，藉助4億對圖文數據學習通用視覺語義表示Wikipedia。
潛在擴散模型與VAE講解VAE（VariationalAutoencoder）如何將高維圖像壓縮到低維潛在空間，再利用擴散模型在潛在空間中進行逐步噪聲與去噪Wikipedia。
StableDiffusion架構全面剖析架構：CLIP文本編碼器、VAE編碼器/解碼器、U-Net去噪網絡，以及整合管線超堆疊。
編碼器實現實作VAE編碼器將圖像映射到潛在表示的細節，包括卷積層設計與參數初始化。
解碼器實現演示如何根據潛在向量利用U-Net架構及注意力機制（self-attention）逐步還原高解析度影像。

課程內容:
01-課程準備
001課程工具準備.mp4
002如何使用uv作為包管理器和項目管理工具.mp4

02-什麼是StableDiffusion&ForwardReverseProcess&VAE&CLIP&U-NET&ELBO
001什麼是StableDiffusion&ForwardReverseProcess&VAE&CLIP&U-NET&ELBO.mp4

03-如何用Pytorch編寫VAEEncoder,VAEDecoder,CLIP,Attention組件
001如何使用Pytorch編寫VAEEncoder編碼器.mp4
002如何用Pytorch編寫VAEDecoder解碼器.mp4
003如何編寫自注意力和交叉注意力機制代碼.mp4
004如何用Pytorch編寫CLIP文本編碼器.mp4





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