Stable Diffusion 入门：PyTorch 代码实战，揭秘AI图像生成的底层逻辑——开场白

开场白视频

本系列讲座，逐步实现一个实操项目，代码量大约200行：使用经典的 MNIST 手写数字0到9的数据集，通过 Stable Diffusion方法进行训练，涉及前向加噪与反向去噪过程、UNet 网络结构、时间嵌入、数字标签（0到9）嵌入等，构建一个条件扩散生成模型（Conditional Diffusion Model），通过该模型即可在给定数字标签（0到9）条件下自动生成高质量手写数字图像的能力。

学习该实操项目，你需要有Python语言基础，愿意挑战自己，提升自己，能够自己配置基本的开发环境，老师不讲授开发环境配置，可以自己运行每次讲座老师提供的代码。