Guest
Спикер: Дмитрий Баранчук, исследователь в Yandex Research. На лекции, в продолжение разговора про дистилляцию диффузионных моделей, разберем семейство ODE-free методов, которое включает: distribution matching distillation (DMD), adversarial diffusion distillation (ADD) и их последующие модификации, которые сегодня показывают передовые результаты по скорости и качеству генерации изображений по текстовому описанию. Скачать презентацию по лекции: После окончания подключайтесь к семинару 4 «Implementing text-to-image consistency models» по ссылке: Материалы интенсива, которые уже прошли: Лекция 1 Introduction to diffusion models: Семинар 1 Basic diffusion implementation: Лекция 2 DPM formulation via SDE and ODE: Семинар 2 Implementing an efficient sampler: Лекция 3 Diffusion architectures. Training and sampling techniques. Text-to-image formulation: Семинар 3 Text-to-image generation: Лекция 4 Diffusion distillation. ODE-based methods: Узнать больше о Школе анализа данных можно на сайте:
