Ingyenes tananyag

Diffúziós modellek és képgenerálás

8 lecke arról, hogyan generál képet egy diffúziós modell, érthetően, matematikai előképzettség nélkül. Végigvesszük, mi az a generatív modell, hogyan illeszkedik a diffúzió a többi módszer közé, mit jelent a zaj fokozatos hozzáadása és visszavétele, hogyan tanul a zajbecslő háló, és hogyan lesz mindebből szövegvezérelt képgenerálás. A MIT 6.S191 Deep Generative Modeling anyaga és a DDPM tanulmány alapján. Némi általános AI ismeret hasznos, de nem feltétel.

KD AI Academy · Kalmár Dániel

01Mi a generatív modell és mit jelent az eloszlás tanulása 02A generatív modellek térképe, az autoenkódertől a diffúzióig 03A diffúzió alapötlete, a zaj hozzáadása és visszavétele 04Az előre folyamat, a fokozatos zajosítás 05A fordított folyamat és a zajbecslő háló 06Tanítás és mintavételezés 07Szövegvezérelt képgenerálás és latens diffúzió 08Alkalmazások, korlátok és etika

Ha végigért

Záróteszt és tanúsítvány

10 feleletválasztós kérdés, 15 perc. Ha sikeresen teljesíted, a tanúsítvány automatikusan, egyedi sorszámmal kiállításra kerül.

Záróteszt kitöltése

Forrás

A MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning kurzus Deep Generative Modeling anyaga és a Denoising Diffusion Probabilistic Models tanulmány (Ho, Jain, Abbeel, 2020) alapján, magyar feldolgozásban.