Crea Modelos de Difusión desde Cero con PyTorch

Alguna vez te has preguntado cómo la IA crea imágenes impresionantes a partir de simples indicaciones de texto? Los modelos de difusión son la tecnología central, y este curso te muestra exactamente cómo funcionan desde cero, utilizando PyTorch. Irás más allá de simplemente usar APIs para obtener una comprensión fundamental del proceso de eliminación de ruido que impulsa la generación moderna de imágenes. Al final del curso, tendrás las habilidades para implementar, entrenar y experimentar con tus propios modelos de difusión, lo que te dará una base sólida en este emocionante campo de la IA generativa. Lo que aprenderás: - Comprender la teoría central de los Modelos Probabilísticos de Difusión de Eliminación de Ruido (DDPMs). - Construir un modelo de difusión completo desde cero utilizando PyTorch y la arquitectura U-Net. - Practicar el entrenamiento de tus modelos en conjuntos de datos de imágenes para generar imágenes completamente nuevas. - Aprender técnicas para condicionar tus modelos y permitir la creación de imágenes guiadas por texto. - Aplicar principios fundamentales de ingeniería de prompts para guiar y controlar la salida de tu modelo. - Explorar aplicaciones prácticas como el inpainting de imágenes para rellenar partes faltantes de una imagen. El curso comienza con los conceptos matemáticos esenciales y progresa a ejercicios prácticos de codificación donde implementarás y entrenarás modelos pieza por pieza. Leerás explicaciones y aplicarás tus conocimientos a través de ejemplos prácticos. Este curso está diseñado para estudiantes con cierta familiaridad con Python y deep learning, pero que son nuevos en los modelos de difusión. No se requiere experiencia previa en IA generativa para comenzar. Comienza a construir tus habilidades de IA generativa hoy mismo.