11: 矩阵乘法

在本课程中，我们将讨论学员在论坛上分享的各种技术和实验，例如通过在提示之间进行插值来实现视觉上吸引人的过渡，改进文本到图像生成中的更新过程，以及在图像生成过程中降低指导尺度的创新方法。然后，我们将深入研究一篇名为 DiffEdit 的新论文，该论文侧重于使用文本条件扩散模型进行语义图像编辑。我们将详细介绍阅读和理解论文的过程，强调抓住主要思想的重要性，而不是纠结于每一个细节。

接下来，我们将深入探索使用 Python 进行矩阵乘法，比较 APL 与 PyTorch，并介绍 Frobenius 范数的概念。我们还将讨论广播这一强大的概念，它允许不同形状的张量之间进行操作，并展示其在加速矩阵乘法方面的效率。本课程介绍的技术使我们能够将最初的 Python 实现加速约五百万倍，包括利用 GPU 实现大规模并行化！

讨论的概念

  • 扩散改进
    • 在提示之间插值以实现视觉上吸引人的过渡
    • 改进文本到图像生成中的更新过程
    • 在图像生成过程中降低指导尺度
  • 理解研究论文
  • 使用 Python 和 Numba 进行矩阵乘法
  • 比较 APL 与 PyTorch
  • Frobenius 范数
  • 深度学习和机器学习代码中的广播

视频

课程资源