This intermediate-level course delves into the field of generative models, particularly focusing on diffusion models for image generation. Through an exploration of cutting-edge techniques, you'll uncover how diffusion models work, from the fundamental concepts to the intricate architectures powering text-to-image generation. As you deepen your understanding, you'll also evaluate training strategies and discover how to fine-tune these models for maximum effectiveness.
How to Build a Diffusion Model - An Introduction
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 semaine à compléter
Ă 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Fundamentals of diffusion models, evaluate training strategies, analyze text-to-image workflows, and build innovative models.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Software Architecture
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
mai 2025
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
In this module, you'll dive into the intricate world of diffusion models, beginning with the fundamentals of deep learning and generative models. You'll also develop a solid understanding of the principles that underpin these advanced technologies and receive a detailed overview of the diffusion process, their types, and their applications. By the end of this module, you'll gain thorough knowledge of diffusion models and how to leverage them effectively.
Inclus
7 vidéos4 lectures3 devoirs2 sujets de discussion
In this module, you'll delve into the process of building diffusion models, starting from the basics to advanced techniques. You'll begin by understanding the critical steps involved in constructing a diffusion model, including the architecture design required for setting up successful models. You'll also gain insight into the mechanics of the forward and reverse pass processes, which are essential for the model's ability to refine noise into detailed data representations. Additionally, you'll explore different loss functions and strategies for training and optimizing these models for better performance.
Inclus
29 vidéos5 lectures4 devoirs5 laboratoires non notés
In this module, you'll explore the comprehensive process of building a text-to-image diffusion model, starting from data preparation to model evaluation. You'll begin by learning how to prepare and preprocess datasets specifically tailored for text-to-image tasks, ensuring the data is optimized for high-quality model training. The module will guide you through the steps of constructing the model architecture, followed by detailed training techniques to enhance model performance. Additionally, you'll learn how to evaluate the effectiveness of your model through various metrics and real-world applications. To reinforce learning and ensure a thorough understanding, the module also includes hands-on labs related to each topic.
Inclus
1 vidéo3 lectures1 évaluation par les pairs
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