当今AIGC技术已在各个领域中得到广泛的应用，其中图像生成领域受益颇多，而扩散模型（diffusion）则是其中的重要应用之一。本课程以扩散模型为核心，为大家逐步讲解扩散模型的相关理论知识，帮助学生从浅入深、系统深入地掌握扩散模型的应用技术。
在本课程中，我们将会从基础开始，系统地介绍扩散模型的原理及相关概念，包括扩散模型退化、采样、DDIM反转等，让学生一步一步了解扩散模型的深层内涵。同时，我们将提供大量生动有趣的代码案例以帮助大家更好地理解扩散模型的具体实现细节。
在本课程中，我们也将介绍些扩散模型的其他应用，例如Stable Diffusion、ControlNet以及音频扩散模型等。这些应用除了涉及到数学模型以外，还会引入相关的图像处理技术、机器学习应用以及深度学习模型等方面的知识，使学生能更好地了解运用扩散模型的实际应用。
通过本课程的学习，您将会对扩散模型的相关知识和技术有着更深刻的了解，同时不仅可以拓展您在图像生成领域的知识，在其他领域中得到更广泛的应用。我们相信这门课程将为您的未来 职业发展带来重要的启发与帮助，欢迎大家加入课程，与我们一起探索扩散模型的精妙之处。