（1）读者们呼唤的书来啦——AIGC的需求量日益庞大，而本书是市面上较少地讲解扩散模型理论与实战的图书。 （2）内容深浅出——从基础的理论知识出发，循序渐地带领读者理解扩散模型及其应用。 （3）知识靠谱——本书基于国外Hugging Face源社区的直播课程行编写，作者均是国内AI领域资深从业者。 （4）作者经验丰富——Huggingface总部位于纽约，是一家专注于自然语言处理、人工智能和分布式系统的创业公司，拥有大型的源社区。其在github上源的自然语言处理，预训练模型库Transformers，已被下载超过一百万次，github上超过24000个star。Transformers模型库提供了NLP领域大量state-of-art的预训练语言模型结构的模型和调用框架。
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第1章 扩散模型简介
1.1 扩散模型的原理
1.2 扩散模型的发展
1.3 扩散模型的应用
第2章 Hugging Face简介
2.1 Hugging Face核心功能介绍
2.2 Hugging Face开源库
2.3 Gradio工具介绍
第3章 从零开始搭建扩散模型
3.1 环境准备
3.2 扩散模型之退化过程
3.3 扩散模型之训练
3.4 扩散模型之采样过程
3.5 扩散模型之退化过程示例
3.6 拓展知识
3.7 本章小结
第4章 Diffusers实战
4.1 环境准备
4.2 实战：生成美丽的蝴蝶图像
4.3 拓展知识
4.4 本章小结
第5章 微调和引导
5.1 环境准备
5.2 载入一个预训练过的管线
5.3 DDIM——更快的采样过程
5.4 扩散模型之微调
5.5 扩散模型之引导
5.6 分享你的自定义采样训练
5.7 实战：创建一个类别条件扩散模型
5.8 本章小结
第6章 Stable Diffusion
6.1 基本概念
6.2 环境准备
6.3 从文本生成图像
6.4 Stable Diffusion Pipeline
6.5 其他管线介绍
6.6 本章小结
第7章 DDIM反转
7.1 实战：反转
7.2 组合封装
7.3 ControlNet的结构与训练过程
7.4 ControlNet示例
7.5 ControlNet实战
7.6 本章小结
第8章 音频扩散模型
8.1 实战：音频扩散模型
8.2 将模型上传到Hugging Face Hub
8.3 本章小结
附录A 精美图像集展示
附录B Hugging Face相关资源
B.1 学习资源
B.2 保持联络
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