《擴散模型：生成式AI模型的理論、套用與代碼實踐》是一本電子工業出版社出版的圖書，由楊靈、張至隆、張文濤等人編著，全書共八個章節。
基本介紹
- 中文名：擴散模型：生成式AI模型的理論、套用與代碼實踐
- 作者：楊靈、張至隆、張文濤、崔斌
- 出版時間：2023年8月
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：208 頁
- ISBN：9787121459856
- 定價：89.00 元
- 開本：16 開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《擴散模型：生成式AI模型的理論、套用與代碼實踐》共八章，介紹了AIGC與相關技術、擴散模型的基本理論和算法等內容。適合高等院校計算機科學、人工智慧和醫學、生物學等交叉學科專業的師生，以及相關開發人員閱讀。
圖書目錄
第1 章 AIGC 與相關技術
1.1 AIGC 簡介
1.2 擴散模型簡介
第2 章擴散模型基礎
2.1 去噪擴散機率模型
2.2 基於分數的生成模型
2.3 隨機微分方程
2.4 擴散模型的架構
第3 章擴散模型的高效採樣
3.1 微分方程
3.2 確定性採樣
3.2.1 SDE 求解器
3.2.2 ODE 求解器
3.3 基於學習的採樣
3.3.1 離散方式
3.3.2 截斷擴散
3.3.3 知識蒸餾
第4 章擴散模型的似然最大化
4.1 似然函式最大化
4.2 加噪策略最佳化
4.3 逆向方差學習
4.4 精確的對數似然估計
第5 章將擴散模型套用於具有特殊結構的數據
5.1 離散數據
5.2 具有不變性結構的數據
5.3 具有流形結構的數據
5.3.1 流形已知
5.3.2 流形未知
第6 章擴散模型與其他生成模型的關聯
6.1 變分自編碼器與擴散模型
6.2 生成對抗網路與擴散模型
6.3 歸一化流與擴散模型
6.4 自回歸模型與擴散模型
6.5 基於能量的模型與擴散模型
第7 章擴散模型的套用
7.1 無條件擴散模型與條件擴散模型
7.2 計算機視覺
7.2.1 圖像超解析度、圖像修復和圖像翻譯
7.2.2 語義分割
7.2.3 視頻生成
7.2.4 點雲補全和點雲生成
7.2.5 異常檢測
7.3 自然語言處理
7.4 時間數據建模
7.4.1 時間序列插補
7.4.2 時間序列預測
7.5 多模態學習
7.5.1 文本到圖像的生成
7.5.2 文本到音頻的生成
7.5.3 場景圖到圖像的生成
7.5.4 文本到3D 內容的生成
7.5.5 文本到人體動作的生成
7.5.6 文本到視頻的生成
7.6 魯棒學習
7.7 跨學科套用
7.7.1 人工智慧藥物研發
7.7.2 醫學影像
第8 章擴散模型的未來——GPT 及大模型
8.1 預訓練技術簡介
8.1.1 生成式預訓練和對比式預測練
8.1.2 並行訓練技術
8.1.3 微調技術
8.2 GPT 及大模型
8.2.1 GPT-1
8.2.2 GPT-2
8.2.3 GPT-3 和大模型
8.2.4 InstructGPT 和ChatGPT
8.2.5 Visual ChatGPT
8.3 基於GPT 及大模型的擴散模型
8.3.1 算法研究
8.3.2 套用範式
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