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扩散模型从原理到实战 版权信息
- ISBN:9787115618870
- 条形码:9787115618870 ; 978-7-115-61887-0
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
扩散模型从原理到实战 本书特色
(1)市场空白——AIGC的关注度在日渐增大,受众较为广泛,市场需求较大,而本书是市面上仅有的讲解扩散模型理论与实战的图书。 (2)内容深入浅出——从基础的理论知识出发,循序渐进地带领读者理解扩散模型及其应用。 (3)经典权威——本书基于国外Hugging Face开源社区的直播课程进行编写,作者均是国内AI领域资深从业者。 (4)Huggingface社区有一定影响力——Huggingface总部位于纽约,是一家专注于自然语言处理、人工智能和分布式系统的创业公司,拥有大型的开源社区。其在github上开源的自然语言处理,预训练模型库Transformers,已被下载超过一百万次,github上超过24000个star。Transformers模型库提供了NLP领域大量state-of-art的预训练语言模型结构的模型和调用框架。
扩散模型从原理到实战 内容简介
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。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。*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。 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。
扩散模型从原理到实战 目录
扩散模型从原理到实战 作者简介
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。
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