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解決する問題

現代の画像・音声生成の背後にある技術である拡散モデルを理解し構築したい人々のために、この無料コースは体系化された道筋を提供します。理論、実践的なノートブック、コミュニティサポートを組み合わせることで、リソースが散在する問題を解決し、学習者は基礎から独自モデルのトレーニングまで進むことができます。

仕組み

コースは少なくとも4つのユニットに分かれており、各ユニットが特定のトピックを扱います。各ユニットは理論的背景と、Hugging Face Diffusers ライブラリを使用した実践的な Jupyter ノートブックを組み合わせています。拡散モデルと Diffusers の紹介から始め、ファインチューニングとガイダンスの追加に進み、Stable Diffusion を探索し、最後に高度なテクニックに深く入ります。その過程で、ゼロからモデルをトレーニングし、新しいデータセットでファインチューニングし、カスタムパイプラインを作成します。README には最優秀パイプラインのコンペティションと賞についても言及されており、コースはコミュニティによって複数の言語に翻訳されています。

対象者

Python のスキルが高く、深層学習と PyTorch の基礎知識がある学習者。コースは完全に無料で、カスタムモデルとパイプラインを Hub にプッシュしたい場合のみ Hugging Face アカウントが必要です。

ハイライト

• 無料で誰にでも開かれています
• 理論、トレーニング、ファインチューニング、ガイダンスをカバー
• 人気の Diffusers ライブラリを使用した実践的なノートブック
• Discord とサインアップフォームによるコミュニティサポート
• コミュニティによる複数言語の翻訳
• 最優秀パイプラインとデモのためのコンペティションと景品が計画されています