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CoursIntermédiaireArchitecture & DesignGenAI Builders

How Diffusion Models Work

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

1 modules de formation

Module 1

Introduction

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique

Cette formation explique le fonctionnement des modèles de diffusion pour la génération d'images. Les modèles de diffusion comme Stable Diffusion, DALL-E, et Midjourney ont révolutionné la génération d'images IA.

Principe des modèles de diffusion :

Les modèles de diffusion apprennent à inverser un processus de bruitage progressif. Ils peuvent générer des images de haute qualité à partir de bruit aléatoire en suivant des prompts textuels.

Ce que vous allez apprendre :

Principes mathématiques de la diffusion
Forward et reverse diffusion process
Denoising diffusion probabilistic models (DDPM)
Architecture U-Net pour le denoising
Text conditioning avec CLIP
Techniques d'échantillonnage et schedulers
Fine-tuning et adaptation (LoRA, DreamBooth)
Latent diffusion models (Stable Diffusion)
Applications pratiques et cas d'usage
Optimisation et accélération

Cette formation technique vous donnera une compréhension approfondie de la génération d'images par diffusion.

Prérequis pour suivre cette formation

Connaissance de Python
Familiarité avec TensorFlow ou PyTorch
Compréhension de base des réseaux de neurones
Algèbre linéaire de base

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compréhension approfondie des modèles de diffusion
Construction d'un modèle de diffusion from scratch
Entraînement de modèles génératifs
Implémentation du processus de sampling
Contrôle de la génération (conditioning)
Optimisation de la vitesse de génération
Architecture U-Net pour la diffusion
Scheduler de variance

Ressources

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
1-2h
Niveau
Intermédiaire
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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Contenu à jour avec l'IA