本书深入浅出地介绍了扩散模型的知识，案例丰富，讲解细致。

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、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。

第7章介绍了扩散模型的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。

第8章讨论了扩散模型的未来，以及与GPT和大模型的关联。

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

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