扩散模型：生成式AI模型的理论、应用与代码实践

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等多个顶级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。

内容简介

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