本書內(nèi)容涵蓋了StableDiffusion的各個(gè)方面，從環(huán)境搭建到模型優(yōu)化，從圖像生成到視頻制作，從LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的語言，將復(fù)雜的理論知識和代碼實(shí)現(xiàn)娓娓道來，并輔以大量的示例和插圖，使讀者能夠輕松理解和上手。本書還深入探討了StableDiffusion的一些高級應(yīng)用，例如

本書深入探討了GPT多模態(tài)大模型與AIAgent智能體的技術(shù)原理及其在企業(yè)中的應(yīng)用落地。全書共8章,從大模型技術(shù)原理切入,逐步深入大模型訓(xùn)練及微調(diào),還介紹了眾多國內(nèi)外主流大模型。LangChain技術(shù)、RAG檢索增強(qiáng)生成、多模態(tài)大模型等均有深入講解。對AIAgent智能體,從定義、原理到主流框架也都進(jìn)行了深入講解。在企

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本書旨在幫助想要抓住時(shí)代發(fā)展紅利AIGC的人，提供一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)教程，主要分為三方面的內(nèi)容：一是AIGC工具學(xué)習(xí)。這部分會講解AIGC在文本、圖片、視頻三大領(lǐng)域經(jīng)典工具的詳細(xì)使用技巧，包括國內(nèi)外大模型提示詞的撰寫技巧、MJ和SD兩款繪畫工具的操作教程以及Runway和pika兩款A(yù)I視頻工具的使用方法二是AIGC職場賦

本書系統(tǒng)介紹了人工智能的主流概念、理論、方法、技術(shù)及典型應(yīng)用。全書共10章,第1章介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、主要研究內(nèi)容和新興研究方向;為便于讀者測試與運(yùn)行各類人工智能算法,第2章介紹了人工智能相關(guān)的軟硬件平臺等基礎(chǔ)知識;第3-10章分別介紹了面向人工智能的優(yōu)化算法,以及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視

本書通過從零開始構(gòu)建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機(jī)制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進(jìn)行編程的實(shí)踐指導(dǎo)，以期讓讀者在了解生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、Transformer、擴(kuò)散模型、大語言模型(LLM)和LangChain等技術(shù)原理之后，能構(gòu)建可生成

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