【视频课】永久免费课程！如何掌握好扩散模型的基础理论与实践

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前言 扩散模型是一种基于深度学习的生成模型，它通过模拟数据从原始状态逐渐加入噪声直至完全随机的过程（正向扩散），然后再从这个随机状态逐步去除噪声恢复出原始数据的过程（反向扩散）。 正向扩散过程逐步破坏数据的结构，而反向扩散过程则学习如何重建这些结构。 扩散模型在图像生成、文本到图像的转换、音频合成等领域表现出色，是当下AIGC领域，尤其是文生图、文生视频等领域中的基础模型 。 为了让大家掌握好扩散模型的基础知识，我们给大家录制了本套免费视频。 课程介绍 本课程名为《扩散模型基础：理论与实践》，内容主要 包括扩散模型的原理，DDPM模型原理与实践， 总计超过120分钟，为永久免费课程。 下面就是课程的大纲： 课程大纲 下面简单了解一下各部分的内容： (1) 扩散模型 基础 。 什么是扩散模型，DDPM算法 ………………………………