从深度学习基础到Stable Diffusion技术解析

课程概述

某机构已发布《从深度学习基础到Stable Diffusion》新课程的前两节课作为特别预览。课程开发团队包括来自某机构、某中心等机构的优秀贡献者。

课程内容详情

第9课 - 管道与概念

• 使用Diffusers库管道生成图像的教程
• Stable Diffusion的概念组成部分解析
• Diffusers库功能特性详解：
  • 引导尺度（调整提示词使用程度）
  • 负面提示（从图像中移除概念）
  • 图像初始化（基于现有图像开始）
  • 文本反转（向生成图像添加自定义概念）
  • DreamBooth（文本反转的替代方法）

核心概念涵盖：

• CLIP嵌入
• 变分自编码器（VAE）
• 使用UNet预测噪声
• 使用调度器去除噪声

第9A课 - 深度剖析

展示Stable Diffusion图像创建背后的技术细节：

• 复制采样循环的实现
• 各组件的修改与控制方法
• 关键技术环节：
  • 自编码器
  • 添加噪声与图像到图像转换
  • 文本编码过程
  • UNet与无分类器引导
  • 采样过程

第9B课 - 扩散数学原理

从基础开始讲解扩散模型的数学原理，仅需高中数学知识基础。

第10课 - 自定义管道

• 从底层组件构建完整Diffusers管道：
  • VAE
  • UNet
  • 调度器
  • 分词器
• 讨论近期发布的三个重要论文，推理性能提升超过10倍
• 课程后半部分开始"从基础开始"阶段：
  • 从头开发基础矩阵类和随机数生成器
  • 讨论Python中迭代器的使用

学习要求

建议先完成课程第一部分，或具备深度学习模型训练和部署经验（最好使用PyTorch）。
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