进阶扩散模型架构与训练

• 进阶架构

  实现并分析用于扩散模型的复杂U-Net变体和基于Transformer的架构。

• 一致性模型

  理解一致性模型的理论与实际实现，以实现更快的采样。

• 高级训练技术

  应用进阶训练策略，包括精细噪声调度、无分类器引导缩放和参数化方法。

• 高级条件设置机制

  实现超出简单文本或类别标签的复杂条件设置方法，例如交叉注意力修改和组合生成。

• 采样与优化

  掌握进阶采样算法，解决收敛问题，并优化模型以提高速度和内存效率。

• 模型评估

  评估进阶扩散模型的性能，采用适当指标和定性分析。

本课程没有先修课程。

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