AIGC 基石之扩散模型
AIGC(AI Generated Content，人工智能生成内容)是近年来随着深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术的进步而兴起的领域。AIGC涉及通过人工智能生成文本、图像、音频、视频等内容，其中的一个重要分支就是扩散模型(Diffusion Models)，在图像生成领域取得了显著成果。Stable Diffusion、谷歌的Imagen、OpenAI的DALL-E3等世界著名图像生成模型的基础都是扩散模型。
在工业界，扩散模型技术已经成为高薪岗位的核心技能之一。当前，许多企业对多模态算法研究员、自动驾驶世界模型算法专家等职位有着迫切的需求，而这些岗位要求应聘者精通扩散模型等前沿技术。掌握扩散模型不仅能让你在行业中脱颖而出，还可以帮助你获得月薪高达60K的高薪工作。学习扩散模型技术无疑是迈向AIGC前沿、开拓职业生涯新机会的关键一步。
什么是扩散模型？
扩散模型（Diffusion Models）是一种近年来备受关注的生成模型，它通过逐步反向模拟噪声的扩散过程，生成高质量的图像、文本甚至音频。相比于传统生成对抗网络（GAN），扩散模型在生成质量和稳定性上表现出色，且逐渐成为诸多AI生成任务中的首选。
为什么要学习扩散模型？
AI领域的核心技术和广阔的就业前景：该技术在多模态生成、自动驾驶、虚拟现实等领域有广泛应用，特别是多模态算法研究员、自动驾驶世界模型算法专家等高薪岗位需求旺盛。学习扩散模型技术，将为个人职业带来极大优势具备获得高薪和快速发展的潜力。 新的学术研究风口：扩散模型在图像、视频生成方面的表现优于其他生成模型，其生成的内容更加真实、细腻。扩散模型成为学术研究的新热点，吸引了大量科研人员关注。掌握扩散模型技术，将为你的学术研究提供了全新视角和突破口。 易学易用：虽然概念新颖，但扩散模型有一套相对简单明了的理论基础。即使是初学者，也能通过我们的课程快速入门，并生成属于自己的AI作品。
课程大纲
课程亮点
从零开始，无需基础：目前全网缺乏系统性资料、小白入门无从下手。我们知道学习新技术可能让小白感到有压力。因此，这门课程特别设计了循序渐进的学习路径，从数学基础回顾、传统图像生成方法介绍、到扩散模型的详细讲解和代码实现，引导小白入门扩散模型。 理论与实践结合：不仅为你介绍扩散模型的核心原理，还将通过实际操作手把手教你如何使用这些模型生成内容。你将学会如何使用工具如Python、Pytorch等流行编程语言和库，搭建并训练自己的扩散模型。 小而精的项目实战：学习扩散模型的最佳方式是动手实践。在课程中，你将从零搭建一个扩散模型，实现图像的生成，全面了解该模型的基本原理。
你将收获什么？
深入理解扩散模型的原理：课程将深入浅出地讲解扩散过程、反扩散过程等核心概念，帮助你从根本上特别是数学角度理解这项技术。 动手构建扩散模型：你将学会如何从头开始构建一个扩散模型，掌握模型训练的流程，并学会举一反三， 根据业务需要构建扩散模型。 了解扩散模型多场景的应用能力：扩散模型不仅用于图像生成，它还能广泛应用于文本生成图像、视频生成、数据增强等领域。我们会带你探索这些不同的应用方向，帮助你找到适合自己的兴趣点。
适合谁来学习？
所有AIGC相关领域的本科/硕士/博士群体，面向简历的项目，助力面试； 所有AIGC相关领域(如自动驾驶世界模型、多模态生成式AI等)的算法开发人员，希望能够将扩散模型应用到实际工作中的同学； 想要转到AIGC领域的同学；
课程答疑
本课程答疑主要在本课程对应的鹅圈子中答疑，学员学习过程中，有任何问题，可以随时在鹅圈子中提问。
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