Чему вы научитесь
Курс посвящен современным методам генерации изображений. Вы освоите генеративно-состязательные модели (GAN), автокодировщики, нормализационные потоки и диффузионные модели, а также техники оптимизации: квантизацию, layer fusing, лайфхаки для стабильного обучения. Разобравшись с теорией и принципом работы основного набора генеративных моделей, мы перейдем к мультимодальности (CLIP, BLIP). В конце курса разберем архитектуры Stable Diffusion и Janus, после чего научимся их запускать.
О курсе
Курс посвящен современным моделям для генерации изображений, а также техникам для оптимизации и повышения стабильности их обучения. В курсе будет подробно разобрана теория методов, а также - большое количество практики для закрепления полученных знаний.
Для кого этот курс
Данный курс подойдет тем, кто уже знаком с концепцией глубинного обучения и с классическими моделями Computer Vision (модели классификации, детекции, сегментации).
Начальные требования
Для успешного освоения курса необходимо знакомство с классическим курсом по глубинному обучению, а также уверенное знание фреймворка PyTorch.
37 869
