扩散模型从原理到实战 : 从原理
★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...
★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。