Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Introduction to Diffusion Models

Giới thiệu về Diffusion Models

Giới thiệu về Diffusion Models

Xây dựng Diffusion Models từ đầu với PyTorch | Phân tích chuyên sâu Stable Diffusion và DALL·E 2

4.4
(262 đánh giá)
1,903 học viên
Giảng viên
Maxime Vandegar
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.099.000đ -95%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
10.0 giờ video
57 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Cách thức hoạt động của Diffusion Models
Triển khai Diffusion Models từ đầu bằng PyTorch
Hiểu sâu về kỹ thuật inpainting với Diffusion Models
Phân tích chuyên sâu Stable Diffusion: mở hộp đen
Tạo hoạt ảnh ấn tượng với Diffusion Models
Đánh giá các nghiên cứu có tác động lớn

Yêu cầu

Kiến thức lập trình cơ bản
Kiến thức cơ bản về Machine Learning

Đối tượng phù hợp

Dành cho kỹ sư và lập trình viên
Dành cho sinh viên và nhà nghiên cứu
Dành cho doanh nhân, CEO và CTO
Người đam mê Machine Learning

Nội dung khóa học

7 phần • 57 bài giảng
1 Giới thiệu
1 Quá trình tiến (Forward) / Khuếch tán (Diffusion)
2 Quá trình tiến / Khuếch tán: Triển khai
3 Quá trình khuếch tán: Mẹo thực tế
4 Quá trình khuếch tán: Tích hợp các mẹo vào triển khai
5 Quá trình khuếch tán: Trực quan hóa
6 Quá trình ngược (Reverse)
7 Quá trình ngược: Triển khai
8 Kiến trúc mô hình
9 Quá trình ngược: Lấy mẫu (Sampling)
10 Quá trình ngược: Trực quan hóa
11 Phương trình huấn luyện - phần 1
12 Phương trình huấn luyện - phần 2
13 Phương trình huấn luyện: Triển khai - phần 1
14 Phương trình huấn luyện: Triển khai - phần 2
15 Triển khai vòng lặp huấn luyện
16 Huấn luyện trên GPU
17 Sửa lỗi chính tả
18 Tái tạo biểu đồ từ nghiên cứu: Phân tích kết quả
1 Đánh giá nghiên cứu
2 Time embedding
3 Mã giả (Pseudocode)
4 Triển khai U-Net: Time embedding
5 Triển khai U-Net: Giảm kích thước (Downsampling)
6 Triển khai U-Net: Tăng kích thước (Upsampling)
7 Triển khai U-Net: ResNet - phần 1
8 Triển khai U-Net: ResNet - phần 2
9 Triển khai U-Net: ResNet - phần 3
10 Triển khai U-Net: Cơ chế Attention - phần 1
11 Triển khai U-Net: Cơ chế Attention - phần 2
12 Hoàn thiện triển khai U-Net - phần 1
13 Hoàn thiện triển khai U-Net - phần 2
14 Hoàn thiện triển khai U-Net - phần 3
15 Hoàn thiện triển khai U-Net - phần 4
16 Hoàn thiện triển khai U-Net - phần 5
17 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Triển khai
18 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Huấn luyện
19 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Lấy mẫu
20 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Tiện ích (Utils)
21 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Vòng lặp huấn luyện
22 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Trực quan hóa
23 Denoising Diffusion Probabilistic Models: Huấn luyện trên GPU
24 Phân tích kết quả
1 Inpainting với Diffusion Models: Giải thích
2 Inpainting với Diffusion Models: Triển khai
3 Inpainting với Diffusion Models: Sửa lỗi
1 Hoạt ảnh - phần 1
2 Hoạt ảnh - phần 2
3 Hoạt ảnh - phần 3
1 Nghiên cứu Stable Diffusion
2 Stable Diffusion: Hugging Face API - phần 1
3 Stable Diffusion: Hugging Face API - phần 2
4 Stable Diffusion: Hugging Face API - Hạt giống (Seeding) và khả năng tái lập
5 Stable Diffusion: Đánh giá mã nguồn - phần 1
6 Stable Diffusion: Đánh giá mã nguồn - phần 2
7 Stable Diffusion: Đánh giá mã nguồn - phần 3
1 Denoising Diffusion Implicit Models

Giới thiệu khóa học

Welcome to this course on Diffusion Models!


This course delves into the fascinating world of diffusion models, starting from the initial research paper and advancing to cutting-edge applications such as image generation, inpainting, animations, and more. By combining a theoretical approach, and hands-on implementation using PyTorch, this course will equip you with the knowledge and expertise needed to excel in this exciting field of Generative AI.


Why choose this Diffusion Models Course?


  • From Theory to Practice: This course begins by dissecting the initial research paper on diffusion models, explaining the concepts and techniques from scratch. Once you have gained a deep understanding of the underlying principles, we will reproduce results from the initial diffusion model paper, from scratch, using PyTorch.

  • Advanced Image Generation: Building upon the foundational knowledge, we will dive into advanced techniques for image generation using diffusion models.

  • Inpainting and DALL-E-like Applications: Discover how diffusion models can be used for inpainting, enabling you to fill in missing or damaged parts of images with stunning accuracy. After this session, you will have a deep understanding of how inpainting works with models such as Stable Diffusion or DALL-E, and you will have the knowledge needed to modify it to your needs.

  • Animation Mastery: Unleash your creativity and learn how to create captivating animations using diffusion models.

  • Dive into Stable Diffusion: Gain an in-depth understanding of Stable Diffusion and its inner workings by reviewing and analyzing the source code. This will empower you to utilize Stable Diffusion effectively in your own industrial and research projects, beyond just using the API.

  • Stay Informed with Impactful Research: Stay up to date with the latest advancements in diffusion models by reviewing impactful research papers. Gain insights into the cutting-edge techniques and applications driving the field forward, and expand your knowledge to stay ahead of the curve. Register now to access our comprehensive online course on Diffusion Models and learn how this technology can enhance your projects. Don’t miss this opportunity to learn about the latest advances in Generative AI with Diffusion Models!


Register now to access our comprehensive online course on Diffusion Models and learn how this technology can enhance your projects.


Don’t miss this opportunity to learn about the latest advances in Generative AI with Diffusion Models!



Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Pytorch
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊