第8章讨论了扩散模型的未来,以及与GPT和大模型的关联。 《扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践》适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生,以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读。 作者简介 ··· 杨灵 北京大学博士在读,研究兴趣是机器学习和生成式AI,作为第一作者在ICML、...
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《扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践》一书会详细、严格地介绍扩散模型的原理和算法。 扩散模型也有其内在的缺点,如采样速度慢、对结构化数据处理能力较差,等等。例如,扩散模型在将噪声分布逐步转换为数据分布的过程中需要大量调用神经网络,这就导致了生成高质量图片时采样时间较长。后续大量的研究就是致力...
本书还提供了详细的代码实现和实验步骤，使读者可以亲手实践这些技术。通过阅读这本书，读者不仅可以掌握生成式领域的前沿技术，还可以将这些技术应用到自己的项目中，提高项目的智能化水平。《扩散模型：生成式模型的理论、应用与代码实践》是一本全面介绍扩散模型在生成式领域应用的书籍。这本书既有理论阐述，又有...
生成式AI是一种特定类型的AI,专注于生成新内容,如文本、图像和音乐。未来,生成式AI很可能会对创意产业产生重大影响。在许多情况下,它可以协助创意人员工作,使他们能够创造出更多个性化的内容,以及产生新的想法。 扩散模型(Diffusion Model)是一类隐变量模型,采用变分推断估计未知分布。扩散模型的目标是通过对数据点在...
本期请到新书《扩散模型：生成式AI模型的理论、应用与代码实践》的作者杨灵，带我们入门这个适配场景极...
第1章介绍AIGC与相关技术,第2章从三个视角介绍扩散模型的基本理论、算法,此外介绍了扩散模型的神经网络架构和代码实现。第3章、第4章、第5章分别从高效采样、似然优化、数据结构三个方面系统介绍了扩散模型的特点,以及后续的改进工作。第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联,包括变分自编码器、生成对抗网络、...
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