Что: Открытый курс по генеративным моделям в компьютерном зрении от команды ШАДа
Ссылка: https://github.com/dbaranchuk/VisualGenAI
Почему интересно: Полноценный магистерский курс 2026 года по генеративному ИИ, включающий 12 лекций, 3 семинара, 7 домашних заданий с кодом и экзамен, доступные любому желающему. Лекции на русском, слайды на английском. Ожидается, что слушатель знает линейную алгебру, теорию вероятностей и хотя бы базовый Python с PyTorch.
Главный фокус - диффузионные модели, от классических DDPM и Score Matching до Continuous-time Diffusion, Flow Matching и эффективных ODE/SDE-солверов (вроде DDIM и DPM-Solver). Отдельные уроки посвящены few-step моделям Consistency Models, MeanFlow, Distribution Matching (DMD, ADD, SwD). Есть разделы про авторегрессионную генерацию (VQ-VAE, VAR, MAR, диффузия как AR), видео, мультимодальные модели с ControlNet и IP-Adapter, 3D и многовидовую диффузию, и про технические особенности повышения эффективности инференса (кэширование, разреженное внимание, квантизация).
Домашние задания разнообразны и полезны: от реализации DDPM и DPM-Solver до дистилляции через ADD/MMD, авторегрессии с flow-matching head и AR-видеодиффузии. Всё в формате Jupyter-ноутбуков.
Хотя репозиторий пока собрал немного звёзд, VisualGenAI - это один из лучших открытых курсов по генеративным моделям, которые я видел.

#eng #ru #github #гении #диффузия #образование #курс #opensource #шад #ии #computervision #видео #3d