《Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南》 是一本关于生成式人工智能的技术指南，特别关注了Transformer和扩散模型在AI领域的应用。
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这本书的内容主要分为以下几个部分：
扩散模型的基础： 书中从2020年末开始讲起，当时扩散模型这一新兴的模型类别开始在机器学习领域引起关注。研究人员发现，利用这些模型可以生成比以往技术更高质量的合成图像。书中详细介绍了这些模型的工作原理，并探讨了它们强大的关键所在。
关键见解：迭代细化： 与以往的技术（如VAEs或GANs）不同，扩散模型通过多个步骤的迭代来生成输出，这种方法称为“迭代细化”。这意味着模型可以在每个步骤中纠正前一步的错误，逐渐改进输出质量。
实用指南： 书中不仅介绍了理论，还提供了如何使用现有模型生成图像的实践指南。此外，还包括训练自己的模型，以加深对扩散模型的理解。
技术的进一步应用： 书中还探讨了扩散模型在简单图像生成之外的更广泛应用，例如使用Stable Diffusion模型等高级技术。
这本书适合对生成式AI、Transformer和扩散模型感兴趣的开发者和研究者。它不仅提供了技术的深入解析，还通过实践案例帮助读者更好地理解和应用这些模型。
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标签：Transformer,AI,模型,生成式,CSDN,扩散,文末
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