《扩散模型从原理到实战》扩散模型解析与实践

本书适合大学生、研究人员、AIGC爱好者和绘画相关行业的从业人员阅读。在阅读本书之前，需要具备一定的编程经验，尤其是要对Python编程语言有一定的了解。同时，最好具备深度学习相关知识，并了解人工智能领域的相关概念和术语，以便更轻松地阅读本书。

本书分为两部分——基础知识与实战应用。第1章和第2章是基础知识部分,旨在介绍扩散模型的原理、发展、应用以及HuggingFace和环境准备。通过这些章节的学习，读者可以对扩散模型的基本概念和背景有所了解。

在基础知识的基础上，第3章到第8章则是实战应用部分,旨在逐步带领读者深入扩散模型的实际应用。这些章节包括从零开始搭建扩散模型、运用Diffusers库生成蝴蝶图像、微调和引导技术的应用、探讨StableDiffusion的概念与运用、DDIM反转和ControlNet技巧，以及音频处理领域的扩展应用等内容。通过这些实战案例，读者可以亲自实践，并掌握扩散模型的实际应用技巧。

通过阅读本书,读者将学到:扩散模型的原理、发展与应用;从零开始搭建扩散模型,并完成退化、训练、采样过程;使用Diffusers库训练扩散模型;使用微调和引导两种方法改造扩散模型;使用StableDiffusion和ControlNET生成精美的图像;DDIM反转的工作原理和使用方法;使用音频扩散模型生成音频。

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,也可以读者可以在人工智能领域和绘画相关行业中取得更深入的研究和应用成果。