今天正式发布全新课程《从深度学习基础到Stable Diffusion》，作为《程序员实用深度学习》的第二部分。该课程包含30多小时视频内容，将从零开始实现震惊业界的Stable Diffusion算法——这项引发网络轰动、让媒体惊呼"你可能再难相信线上内容"的突破性技术。
课程开发团队与某机构Diffusers库创建者等专家深度合作，确保覆盖最前沿技术。教学内容甚至包含Stable Diffusion发布后的最新论文，实际技术范畴已超越原始算法。课程特别培养研读学术论文的能力，通过实现多篇论文代码进行实践训练。
扩散模型是绝佳的学习载体：既能创作惊人作品，又汇聚了现代深度学习核心技术。要突破现有边界创造全新应用，必须深入理解对比学习、Transformer、自动编码器、CLIP嵌入、潜在变量、U-Net、ResNet等底层技术。
学习本课程需要具备扎实的深度学习基础，建议先完成《程序员实用深度学习》课程，或满足以下条件：能用Python从零实现SGD训练循环、参加过Kaggle竞赛、熟练应用现代NLP/CV算法、掌握PyTorch和fastai框架。
课程内容概要
- 实现DDPM/DDIM等扩散模型
- 构建自定义采样器
- 文本反转/Dreambooth等新技术
- 解读Karras等2022年重要论文
- 开发MLP/ResNet/U-Net等模型架构
- 实验自动编码器与Transformer
- 使用PyTorch和自研miniai框架
- 掌握Python迭代器/生成器高级特性
- 优化器调优与混合精度训练
- 权重初始化策略研究
- 层归一化/批归一化对比
- 卷积网络与张量运算原理
- Weights & Biases实验追踪
课程特别采用"先纯Python实现，再PyTorch重构"的教学方法，同步讲解pdb调试、nbdev开发等实用工具。通过构建完整的深度学习技术栈，学员将获得实现前沿扩散模型的全面能力。
某中心研究员Tanishq评价：“这是独一无二的课程——既教您从零构建模型，又引领最前沿的扩散模型研究。我们甚至探索了新的研究方向，希望激发更多创新。”