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• 作者：正在学习 发布时间：2011-07-29 15:30:30

  龙头蛇尾，唯一缺憾

• 作者：LawRachel 发布时间：2022-02-22 22:43:52

  翻倒是翻完了，但要彻底消化里面的内容还是long way to go，毕竟不能一味吸收其中观点，得去多看blog多argue

• 作者：博士奶爸 发布时间：2015-09-06 11:37:33

  比较简单通俗的性格分析书籍，书里内容重复较多（文字和漫画基本都是重复），所以实际内容不多，但也值得一看。

• 作者：钟雨 发布时间：2020-10-10 12:23:51

  设计很美

• 作者：逗逗你 发布时间：2020-04-17 23:29:19

  ？？？哈哈哈，可以买来看看。

• 作者：ABU 发布时间：2012-02-28 20:54:03

  原来这么贵

• 从云端下降的哲人

  作者：Kreutzer 发布时间：2020-11-21 19:18:53

• 学习图像生成的基础之一——扩散模型

  作者：书虫 发布时间：2023-08-10 15:37:37

  作为一名人工智能技术十分热衷的使用者，随着ChatGPT的横空出世，大家有没有感觉这两年人工智能技术越来越发展迅猛。一段时间不关注很多概念名词也是马上让大家不知所云。就拿这两天案头的这本《扩散模型从原理到实战》，阅读本书之前其实对于扩散模型这个概念没有多少认识。只是知道当前应用的文生图技术基本是扩散模型的推广。下面我就简单的跟大家分享一下阅读本书的学习所得。

  

  大多数的读者可能只听过ChatGPT或者AIGC（通用人工智能技术），而近年国内陆续推出的文心一言和千义通问等就是大语言生成模型。在图像生成领域，目前我们常见的生成模型有生成对抗网络、变量自动编码器、基于流的生成模型和我们今天会说到的扩散模型等。扩散模型是一类十分先进的基于扩散思想的深度学习生成模型，该模型的原理是受物理学上非平衡热力学的启发。模型的。书中这部分简单的用公式介绍了扩散模型的原理，其实总结起来扩散模型的原理就是扩散过程中（前向过程和反向过程）的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。这本书的内容是基于Hugging Face的diffusion课程设置，大家也可以在github上找到。所以本书的后面章节其实都是在围绕Hugging Face社区平台在讲解。有趣的是就在我写本文的时候看到了一则新闻：8月8日Hugging Face加入pytirch基金会，成为首要成员。Hugging Face社区一直致力于降低机器学习和深度学习入门门槛，拥有众多的公共模型和数据集。大家也可以多多关注。书中后面章节使用了大量案例来讲解扩散模型的应用（stable diffusion和controlnet），详尽的代码可以让你快速熟悉扩散模型的使用，从零开始搭建扩散模型，通过模型训练，制作成精美的图像。

  

  本书并不是零基础入门，需要读者有较好的python基础，了解深度学习和模型训练相关的人工智能基础知识。