扩散模型生成式AI模型的理论、应用与代码实践--聚文网

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编辑推荐

"l具备研究价值和商业价值的SOTA模型 l解密DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney等一众热门应用的核心技术 l清华、北大众学者力荐的扩散模型参考用书 l建议用作计算机科学、人工智能、医学及生物学交叉学科专业教材 l配套可运行的代码资源"

内容简介

本书全面介绍了扩散模型这种新兴的深度生成模型在各个领域的应用，其内容包括AIGC与相关技术、扩散模型基础、扩散模型的高效采样、扩散模型的似然优选化、将扩散模型应用于具有特殊结构的数据、扩散模型与其他生成模型的关联、扩散模型的应用、扩散模型的未来等。本书旨在提供一个情景，帮助读者深入了解扩散模型，确定扩散模型的关键研究领域，以及适合未来进一步探索的研究领域。

本书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、CVPR等人工智能顶会、顶刊发表过多篇论文，长期担任TPAMI、ICML、NeurIPS、CVPR、KDD、AAAI等多个很好学术会议或期刊的程序委员会成员、审稿人。现与OpenAI、斯坦福大学等AI研究机构进行长期的科研合作。曾获北京大学国家奖学金、学术创新奖、三好学生等奖项。张至隆北京大学硕士在读，本科毕业于北京大学数学科学学院，研究兴趣是扩散模型。曾获北京大学国琴奖学金、优秀毕业生、三好学生等奖项。张文涛蒙特利尔学习算法研究所（Mila）博士后研究员。博士毕业于北京大学计算机学院，师从崔斌教授。研究兴趣为大规模图学习，作为第一作者在机器学习、数据挖掘和数据库等领域发表论文10余篇。曾获Apple PhD Fellowship、WAIC云帆奖和北京大学优秀博士学位论文等奖项。崔斌北京大学计算机学院教授、博士生导师、北京大学计算机学院副院长。担任中国计算机学会数据库专委会副主任，VLDB理事会理事，IEEE TKDE、VLDB Journal、DAPD等国际期刊编委。中国计算机学会杰出会员、IEEE高级会员、ACM会员，2016年入选教育部长江学者特聘教授。"

第1章AIGC与相关技术
1.1AIGC简介
1.2扩散模型简介
第2章扩散模型基础
2.1去噪扩散概率模型
2.2基于分数的生成模型
2.3随机微分方程
2.4扩散模型的架构
第3章扩散模型的高效采样
3.1微分方程
3.2确定性采样
3.2.1SDE求解器
3.2.2ODE求解器
3.3基于学习的采样
3.3.1离散方式
3.3.2截断扩散
3.3.3知识蒸馏
第4章扩散模型的似然优选化
4.1似然函数优选化
4.2加噪策略优化
4.3逆向方差学习
4.4准确的对数似然估计
第5章将扩散模型应用于具有特殊结构的数据
5.1离散数据
5.2具有不变性结构的数据
5.3具有流形结构的数据
5.3.1流形已知
5.3.2流形未知
第6章扩散模型与其他生成模型的关联
6.1变分自编码器与扩散模型
6.2生成对抗网络与扩散模型
6.3归一化流与扩散模型
6.4自回归模型与扩散模型
6.5基于能量的模型与扩散模型
第7章扩散模型的应用
7.1无条件扩散模型与条件扩散模型
7.2计算机视觉
7.2.1图像超分辨率、图像修复和图像翻译
7.2.2语义分割
7.2.3视频生成
7.2.4点云补全和点云生成
7.2.5异常检测
7.3自然语言处理
7.4时间数据建模
7.4.1时间序列插补
7.4.2时间序列预测
7.5多模态学习
……

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