课程名称适应人群AIGC->基于扩散模型的图像生成算法学生，AIGC入门，产品经理，算法工程师，文生图跨行算法从业者课程特色是围绕着工作中AIGC文生图的具体用途来对文生图领域进行一个高屋建瓴式的分析，包括核心扩散模型，生成式基础模型，可控生成，测评

课时名称课时知识点Dalle1、Dalle2、Dalle3Dalle1/2/3的每次出现都是引领文生图算法发展的风向标，本节将对这三个一脉相承的算法进行深入分析

课时名称课时知识点测评体系会开源一套测评代码，包含四个维度：通用测评指标+风格化兼容+lora兼容+人类偏好

课时名称课时知识点特征融合方式对sd进行特征的融合，除了原始的vae降维拼接图像embedding以及text embedding的cross-attention方法之外，还有很多做法

课时名称课时知识点loralora作为当前最有效的sd的微调手段，本节将从算法角度详细介绍lora算法

课时名称课时知识点虚拟换装stable diffusion在电商领域的一大应用，虚拟换装，详细介绍ootdiffusion算法

课时名称课时知识点Stable diffusion结构解析从代码层面的算法结构出发，深入理解stable diffusion的组成部分，VAE，clip，训练以及解码的过程和细节

课时名称课时知识点T2i-adapter和controlnet实现了类似的功能，本节也将详细的介绍该可控生成算法。

课时名称课时知识点imagereward将模型与人类偏好对齐，因为预训练分布存在噪声并且与实际用户提示分布不同。

课时名称课时知识点Stable diffusion3结构解析SD3是基于DIT的最新文生图算法，DIT架构目前是文生图算法发展的大趋势。

课时名称课时知识点IP-adapterip-adapter由腾讯推出，是目前图参考中最重要的算法，后续由他衍生出来一系列的算法，和controlnet是sd最重要的两个插件

课时名称课时知识点pickscore1.创建了一个 数据集，每个示例包括一个提示，两个生成的图像以及一个指向首选图像的标签，或者在没有一个图像明显优于另一个时标记为平局。由真实用户创建，包括50w个示例。 2.利用真实用户偏好，训练一个评分函数，使用

课时名称课时知识点AI写真控ID型项目是stable diffusion的又一大应用领域，将介绍instanceid，photomaker，easyphoto以及ip-adapter-faceid

课时名称课时知识点Diffusion模型的数学形式从数学形式出发推导diffusion，帮助大家更好更深刻的理解什么是diffusion。

课时名称课时知识点Controlnetcontrolnet最为sd系列最好用最可靠的插件，本节将从算法角度深刻揭示controlnet如何影响sd模型

课时名称课时知识点采样器Sampler解释当前的框架诸如webui，ccomfyui中所使用的采样器，k-diffusion中已经封装好的各种采样器。

课时名称课时知识点SDXL结构解析对sdxl这个sd的升级版模型进行详细的解析以及对比其和stable diffusion的不同点以及优化点，sdxl目前是社区最活跃的基础模型。

课时名称课时知识点hpshps是商汤推出的sd模型的人来偏好对齐分数，包括了完整的测评指标与测评数据集

课时名称课时知识点dreamboothdreambooth的核心是用一个唯一标识符将用户想要的输入主体编码进输出域，并且在编码的过程中要避免overfitting和language drift，在推理时，当输入唯一标识符时，扩散模型就会去输出域的键值

课时名称课时知识点算力会介绍sd模型训练所需要的算力多少以及常用的算力平台，包括autodl的应用等

课时名称课时知识点textual inversion仅使用用户提供的概念（如对象和风格）的3-5张图像，通过冻结的文本到图像模型的嵌入空间中的新词来学习代表它。单个词的embedding足以捕捉独特且多样的概念。