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

本系列讲座，逐步实现一个实操项目，代码量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。