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在研讨会上发表一篇论文：20 分钟演示 + 10 分钟讨论和 QA
完成最终项目和项目演示
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Week 1：深度生成模型简介
Week 2：建模图像先验、变分自编码器（VAE）
Week 3：归一化流、自回归（AR）模型
Week 4：自回归（AR）模型、AR 和分词器（tokenizer）
Week 5：AR 和扩散、生成对抗网络（GAN）
Week 6：扩散领域的 GAN
Week 7：基于能量的模型、分数匹配和扩散模型
Week 8：扩散模型、去噪后的扩散
Week 9：离散扩散、流匹配 1
Week 10：流匹配 2、CMU 助理教授朱俊彦讲座《确保生成模型的数据所有权》（Ensuring Data Ownership in Generative Models）
地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec1_intro.pdf
地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec2_vae.pdf
地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec3_ar.pdf
地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec4_gan.pdf
地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec5_diffusion.pdf
