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擴散模型(生成式AI模型的理論應用與代碼實踐)

作者：編者:楊靈//張至隆//張文濤//崔斌|責編:官楊
出版社：電子工業
ISBN：9787121459856

出版日期：2023/08/01
裝幀：平裝
頁數：196

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

本書全面介紹了擴散模型這種新興的深度生成模型在各個領域的應用，其內容包括AIGC與相關技術、擴散模型基礎、擴散模型的高效採樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用於具有特殊結構的數據、擴散模型與其他生成模型的關聯、擴散模型的應用、擴散模型的未來等。本書旨在提供一個情景，幫助讀者深入了解擴散模型，確定擴散模型的關鍵研究領域，以及適合未來進一步探索的研究領域。
本書適合深度學習領域的研究人員、工程師、學生，以及對深度生成模型感興趣的人閱讀。

作者介紹

編者:楊靈//張至隆//張文濤//崔斌|責編:官楊

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  去噪擴散概率模型
  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  似然函數最大化
  4.2  加噪策略優化
  4.3  逆向方差學習
  4.4  精確的對數似然估計
第5章  將擴散模型應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  擴散模型的應用
  7.1  無條件擴散模型與條件擴散模型
  7.2  電腦視覺
    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  跨學科應用
    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  VisualChatGPT
  8.3  基於GPT及大模型的擴散模型
    8.3.1  演算法研究
    8.3.2  應用範式
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