★AIGC的应用领域日益广泛,而在图像生成领域,扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。
★本书以扩散模型理论知识为切入点,由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识,并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。
★本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读,也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
◎内容简介:
全书共8章,详细介绍了扩散模型的原理,以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法,此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后,附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。
◎专业书评:
本书系统地介绍了扩散模型的原理和相关细节,同时书中丰富的实战案例也将引领读者快速上手扩散模型。对于任何想要学习和了解扩散模型的人来说,本书都是颇具价值的参考资料。
——周明,澜舟科技创始人兼CEO,创新工场首席科学家,CCF副理事长
受非平衡热力学的启发,扩散模型以良好的数学解释性及可控的生成多样性迅速成为AIGC领域一颗耀眼的新星。本书从“一滴墨水”开始,由浅入深,从理论到实践“扩散”出了图像、文本与音频的AIGC蓝图,并为读者保留了精华,去除了“噪声”,还原出了知识体系最真实的“分布”。
——杨耀东,北京大学人工智能研究院研究员
人工智能扩散模型在近几年取得了令人目不暇接的惊艳成果,可以有效解决视觉内容生成的瓶颈问题。仔细阅读本书,你既可以对扩散模型背后的原理有较为深刻的理解,也可以依此动手进行实践,从而牢固掌握扩散模型,为进一步创新或深度应用打下坚实基础。本书值得推荐!
——钟声,声网CTO
纵观人类历史,机遇永远属于抢先一步占据未来高度的人。我们每一个人都有必要去探究人工智能的奥秘,以便在即将到来的变革大潮中争得一席之地。
——马伯庸,作家
《扩散模型从原理到实战》以Hugging Face的扩散模型(Diffusion Model)课程为基础,通过理论和实例相结合的方式,为读者构建了一个完整的学习框架。无论你是新手还是经验丰富的从业者,这本以实战为导向的图书都能够帮助你更好地理解和应用扩散模型。
——王铁震,Hugging Face中国地区负责人,高级工程师
随着Stable Diffusion和Midjourney的推出,文生图形式的AI绘画火爆异常,很多游戏的角色设计、网上店铺的页面设计都用到了AI绘画工具。本书系统地梳理了AI绘画背后的一系列原理细节,且有代码实战,我非常推荐大家阅读本书!
——July,七月在线创始人,CEO
李忻玮,硕士毕业于美国常春藤盟校之一的哥伦比亚大学数据科学专业,现任声网人工智能算法工程师;主要研究方向是生成式人工智能、计算机视觉、自然语言处理、提示工程等。
苏步升,扩散模型算法工程师,AIGC创业者,Hugging Face中国社区本地化工作组成员。
徐浩然,毕业于中国海洋大学电子信息工程专业,现任声网音频算法工程师,从事扬声器声学设计、音频增强算法、音频质量评估算法等研究工作。
余海铭,本科毕业于暨南大学,硕士毕业于加州大学尔湾分校;先后在中国科学院深圳先进技术研究院、爱奇艺、美团等单位工作;主要研究方向是图像识别、图像生成、多模态及自动驾驶等领域。
扩散模型从最初的简单图像生成模型,逐步发展到替代原有的图像生成模型,直到如今开启AI作画的时代,发展速度可谓惊人。因为本书主要介绍扩散模型的2D图像生成任务,所以本节仅介绍与2D图像生成相关的扩散模型的发展历程,具体如下。·开始扩散:基础扩散模型的提出与改进。·加速生成:采样器。·刷新纪录:基于显式分类器引导的扩散模型。·引爆网络:基于CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining,对比语言-图像预处理)的多模态图像生成。·再次“出圈”:大模型的“再学习”方法——DreamBooth、LoRA和ControlNet。·开启AI作画时代:众多商业公司提出成熟的图像生成解决方案。
——引自章节:1.2 扩散模型的发展 5
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