PyTorch生成模型全解析|從生成式對抗網路到擴散模型

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PyTorch生成模型全解析|從生成式對抗網路到擴散模型

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課程內容
課程大綱
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1 課程介紹與說明
01
課程前導I生成模型現況以及最新趨勢
02
學習路徑I適性化的學習建議
03
實作範例連結I課程講義下載
2 生成式對抗網路
01
GAN 起源與簡介
02
影像生成與影像轉換的量化指標
03
基礎生成式對抗網路實作
04
CGAN 實作
05
DCGAN 實作
06
結論與觀察
07
單元測驗
3 成對、非成對、單模態與多模態影像轉換
01
單模態成對影像轉換:Pix2pix
02
Pix2pix 實作一
03
Pix2pix 實作二
04
多模態成對影像轉換:BicycleGAN
05
單模態非成對影像轉換:CycleGAN
06
CycleGAN 實作
07
多模態非成對影像轉換:Augmented CycleGAN
08
結論與觀察
09
單元測驗
4 多領域影像轉換
01
StarGAN
02
StarGANv2
03
StarGAN 實作
04
結論與觀察
05
單元測驗
5 結構一致與物件保存影像轉換
01
何謂結構一致與物件保存影像轉換?
02
基於語義分割之單模態結構一致與物件保存影像轉換:AugGAN
03
基於語義分割之多模態結構一致與物件保存影像轉換:Multimodal AugGAN
04
不需語義分割之單模態結構一致與物件保存影像轉換:CyEDA
05
CyEDA 實作
06
結論與觀察
07
單元測驗
6 基於擴散模型之影像生成
01
從生成式對抗網路(GAN)到擴散模型(Diffusion Model)
02
去噪擴散機率模型(DDPM)
03
去噪擴散隱式模型(DDIM)
04
擴散模型之分類器引導(Classifier guidance)
05
擴散模型之無分類器引導(Classifier-free guidance)
06
基準(Baseline)模型實作:DCGAN
07
無條件去噪擴散機率模型(Unconditional DDPM)實作
08
無條件去噪擴散隱式模型(Unconditional DDIM)實作
09
條件去噪擴散機率模型(Conditional DDPM)實作
10
條件去噪隱式機率模型(Conditional DDIM)實作
11
結論與觀察
12
單元測驗
7 基於擴散模型之影像轉換與影像編輯
01
從基於生成式對抗網路(GAN)到擴散模型(Diffusion Model)之影像轉換
02
成對影像轉換:Palette 與潛在擴散模型(Latent Diffusion Model)
03
基於潛在擴散模型的影像轉換與編輯:Prompt-to-Prompt
04
基於潛在擴散模型與指令的影像轉換與編輯:Instruct-Pix2Pix
05
Instruct-Pix2Pix 實作
06
結論與觀察
07
單元測驗
8 Stable Diffusion 及其微調
01
何謂 Stable Diffusion?
02
Stable Diffusion 微調:Controlnet
03
Stable Diffusion 微調:Dreambooth
04
Stable Diffusion 微調:LORA
05
Stable Diffusion 微調:Textual Invesion
06
Stable Diffusion 實作1:Controlnet
07
Stable Diffusion 實作2:Dreambooth
08
Stable Diffusion 實作3:LORA
09
Stable Diffusion 實作4:Textual Inversion
10
結論與觀察
11
單元測驗
你可以學到


掌握生成模型關鍵原理

林哲聰 PyTorch生成模型全解析|從生成式對抗網路到擴散模型

本課程將從生成模型的原理出發,一路介紹如何應用市面上的 AI 生成網站,讓你能夠輕鬆產生心中所想的影像,無論是對生成模型初學者還是專業人士,都將受益匪淺,一窺 AI 生成的奧秘!


一次洞悉 從生成式對抗網路到擴散模型訓練

這門課程將帶你通過8個單元、10小時的密集學習,深入了解生成式對抗網路(GAN)和擴散模型之間的差異,讓你學會 影像轉換(Image-translation)、影像生成(image generation)及文字轉影像(text-to-image)等多種應用技術,本課程除了解析最新的技術論文外,還會教授你如何運用 Stable Diffusion 的各種變型(如:Controlnet、 Dreambooth、LORA、 Textual Inversion)來產生你"心目中"想要的那種"圖"。

林哲聰 PyTorch生成模型全解析|從生成式對抗網路到擴散模型

適合對象
具備程式設計能力,但尚未涉足 AI 開發領域的程式設計師 渴望掌握生成模型及提升深度學習模型訓練效果的學習者 對 Stable Diffusion 原理及透過適當 text prompt 和 image prompt 產生影像有興趣者 想學習如何微調 Stable Diffusion 生成特定人物或物品影像者 渴望成為 AI 影像生成領域專業工程師的者(如Prompt Engineer) 想在專案中運用深度學習技術的專案管理者 數學或統計相關科系畢業,想增加自身技能的社會新鮮者

無論你是程式設計師、專案管理者,或者是數學或統計相關科系的新鮮人,都將在此課程中獲得所需的知識和技能,迎接 AI 世界的挑戰!!

課程講師
林哲聰
現任瑞典Chalmers University of Technology博士後研究員經歷|▻ 工研院機械所副研究員/研究員/資深研究員▻ 馬來西亞偉特科技公司(ViTrox)研發顧問▻ 馬來西亞10 EPOCH科技公司研發顧問▻ 加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員▻ 工研院產業學院講師▻ 清華大學自強基金會講師專長|電腦視覺、機器學習、深度學習及其在駕駛輔助系統以及自駕車之各種應用獲獎經驗|▻ 2020 中華民國資訊學會碩博士最佳論文獎-博士論文佳作▻ 2020 中華民國影像處理與圖形識別學會第十三屆博碩士論文獎-博士論文佳作▻ 2020 AI智慧應用新世代人才培育計畫-人才解題實證(倒車攝影機影像識別-障礙物與逼近偵測): 佳作▻ 2019 IEEE ICIP Three Minute Thesis Competition (3MT®): Finalist▻ 2018 第八屆兩岸清華研究生學術論壇 清華大學代表▻ 2017 CVGIP 行人偵測競賽 亞軍▻ 2017 MOST 生成式對抗網路競賽 佳作▻ 2016 日本立命館大學英文演講比賽 清華大學代表▻ 2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍▻ 2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主▻ 2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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常見問答
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