2023年可以说是AI大爆发的一年，是AIGC领域井喷的一年，它作为一个全新的工具突然进入了实用化。除了GPT之外，最值得一提的可谓是文生图、图生图等多模态模型，这些多模态模型生成的图片甚至能媲美专业创作者的画工。
这些创新的AIGC模型不仅在艺术和创意领域引起了轰动，而且在工业领域也展现出了巨大的潜力。应用如下：1.创意和设计：比如绘画、插图、广告设计等，它可以自动生成艺术作品、风景图、角色设计等，为设计师提供灵感和创意。
2.产品设计和预览：它可以创建虚拟原型、产品渲染图和演示视频，帮助设计师和客户更好地理解和评估产品的外观和功能。
3.自然语言处理：可以用于机器翻译、摘要生成、文章创作、对话系统等，帮助自动化文本处理任务，并提供快速和准确的文本生成能力。
4.市场营销和个性化推荐：它可以生成广告文案、推荐信、社交媒体帖子等，以提高用户参与度和产品销售。
然而，将这类AIGC模型推理上线也面临一些挑战。首先，这些模型通常需要大量的计算资源和存储空间，因此在部署和推理过程中需要考虑性能和资源的限制；其次，模型的稳定性和可靠性也是一个关键问题，需要确保生成的内容符合预期并日没有错误。
基于此，深蓝学院开设了『深度学习模型推理加速项目实践 （Stable Diffusion）』课程，以实战的形式帮助大家学习diffusion类模型的推理上线。
毕业后一直在腾讯从事语音领域深度学习加速上线工作。近10年CUDA开发经验，近6年TensorRT 开发经验，Github TensorRT_Tutorial作者。
1.以实战的形式指导学员学习diffusion类模型的推理上线；
2.不仅教会大家如何做，更着重教懂大家为什么这么做；
1.学习diffusion类模型的TensorRT加速策略
2.学习如何选择最优和性价比最高的加速策略
3.学习如何分析模型结构并进行合并加速
