第四階段:深度學習與神經網路

Hugging Face 提供的免費擴散模型課程,涵蓋理論基礎、實踐應用和從零開始的模型訓練,適合有深度學習基礎的開發者學習圖像和音訊生成技術

DiffusionModelsStableDiffusionHuggingFaceWebSiteTextFreeEnglish

Hugging Face 擴散模型課程詳細介紹

課程概述

這是一個由Hugging Face提供的免費擴散模型課程,專注於教授擴散模型的理論與實踐應用。課程採用理論與實踐相結合的方式,透過Jupyter notebooks進行實作學習。

課程目標

透過本課程,你將能夠:

  • 👩🎓 學習擴散模型背後的理論基礎
  • 🧨 學會使用流行的 🤗 Diffusers 函式庫生成圖像和音訊
  • 🏋️♂️ 從零開始訓練自己的擴散模型
  • 📻 在新資料集上微調現有的擴散模型
  • 🗺 探索條件生成與引導技術
  • 🧑🔬 建立自訂擴散模型管線

先決條件

本課程需要以下基礎:

  • Python程式設計能力:良好的Python程式設計水平
  • 深度學習基礎:對深度學習概念有基本了解
  • PyTorch框架:熟悉PyTorch的使用

課程大綱

課程由4個單元組成,每個單元包含理論部分和兩個實作notebook:

單元 1: 擴散模型入門

  • 理論內容:擴散模型的基本概念與工作原理
  • 實作內容
    • 🤗 Diffusers函式庫介紹
    • 從零開始實作擴散模型
  • 核心概念
    • 擴散過程的迭代性質
    • 雜訊添加與去雜訊過程
    • 模型訓練與取樣方法

單元 2: 微調與引導

  • 理論內容:條件生成與引導技術
  • 實作內容
    • 在新資料上微調擴散模型
    • 添加引導機制
  • 核心概念
    • 條件生成(如類別標籤)
    • 引導技術提升生成品質

單元 3: Stable Diffusion

  • 理論內容:潛在擴散模型
  • 實作內容
    • 探索文字到圖像的生成模型
    • 使用預訓練的Stable Diffusion模型
  • 核心概念
    • 潛在空間中的擴散
    • 文字條件生成

單元 4: 擴散模型進階

  • 理論內容:進階技術與擴展應用
  • 實作內容
    • 探索擴散模型的更多可能性
    • 自訂管線開發
  • 核心概念
    • 進階取樣技術
    • 多模態應用

學習時間安排

  • 每單元預計時間:1週(每週6-8小時)
  • 總課程時長:4週
  • 學習節奏:可根據個人情況調整

課程特色

1. 理論與實踐結合

每個單元都包含:

  • 詳細的理論解釋
  • 相關論文與資源連結
  • 兩個實作notebook
  • 可選的深度學習材料

2. 開源與社群驅動

  • 課程完全免費
  • 採用Apache 2許可證
  • 支援社群貢獻與翻譯
  • 活躍的Discord社群支援

3. 多平台支援

Notebooks可在以下平台執行:

  • Google Colab
  • Kaggle
  • Gradient
  • SageMaker Studio Lab

作者介紹

Jonathan Whitaker

  • 資料科學家/AI研究員
  • 專注於生成式AI研究
  • 熱衷於教學與課程製作
  • 網站:johnowhitaker.dev

Lewis Tunstall

  • Hugging Face機器學習工程師
  • 專注於開源工具開發
  • 《Natural Language Processing with Transformers》合著者

學習支援

社群支援

  • Discord伺服器:加入官方Discord進行討論
  • 專用頻道:#diffusion-models-class
  • 問答支援:每個頁面都有「Ask a question」功能

技術支援

常見問題解答

問:課程是否提供證書?

答:目前不提供證書,但Hugging Face正在開發生態系統認證專案。

問:如何取得課程程式碼?

答:每個章節頁面頂部都有相關平台的連結按鈕。

問:可以重複使用課程內容嗎?

答:可以,課程採用Apache 2許可證,允許在適當署名的情況下重複使用。

問:如何引用課程?

答:使用以下BibTeX格式:

@misc{huggingfacecourse,
author = {Hugging Face},
title = {The Hugging Face Diffusion Models Course, 2022},
howpublished = "\url{https://huggingface.co/course}",
year = {2022},
note = "[Online; accessed <today>]"
}

課程價值

這個課程非常適合:

  • 想要深入了解擴散模型的AI研究者
  • 希望掌握圖像生成技術的開發者
  • 對生成式AI感興趣的學生與從業者
  • 希望將擴散模型應用到實際專案中的工程師

透過本課程,你將獲得從理論到實踐的全面擴散模型知識,並能夠獨立開發與部署擴散模型應用。