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  • 圖像生成式AI的生存指南: 以Stable Diffusion為例
  • 點閱:35
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  • 作者: 莊翔甯著
  • 出版社:深智數位
  • 出版年:2024
  • ISBN:9786267383643
  • EISBN:9786267383728 PDF
  • 格式:PDF,JPG
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租期14天 今日租書可閱讀至2024-07-01

 深入探索AIGC技術與應用,解析Stable Diffusion的核心原理與操作
  「一本全面而深入的指南,專為想深入了解圖像生成式AI的你所寫。無論你是新手還是專家,這裡都有你需要的知識。」

  全面涵蓋AIGC技術:深入解析AIGC的核心原理、特色與演進,讓讀者完整了解圖像生成式AI的基礎。

  專注於Stable Diffusion:專章介紹Stable Diffusion的相關原理,包括其主要原理、Prompt Engineering、Embedding原理等,幫助讀者深入掌握該技術。

  實用性指南:提供Stable Diffusion的應用指南,從安裝、模型訓練到評估等多個方面,具體指導讀者如何操作和應用。

  技術詳解:涵蓋了AIGC相關技術的原理,包括VAE、GAN、PixelRNN、Flow、Transformer、NeRF等,幫助讀者建立完整的技術知識體系。

  實際操作教學:除了技術原理外,還提供了生成式圖像工具的介紹、SD生成模式的使用方法等,使理論與實踐相結合。

  未來展望與道德議題:不僅介紹了AIGC的技術走向,還探討了AIGC的道德議題,提供讀者更全面的視角。

  業界操刀:由具備執業經驗的作者撰寫,內容深入、詳實,適合從初學者到專家的讀者。

  豐富的圖像與表格:圖目錄和表目錄清晰列出,幫助讀者更直觀地理解和學習。
 
 

作者簡介

莊翔甯

  中央大學資工所畢,曾任上市櫃公司部門技術負責人,現任承羽智慧技術長。


  十年以上軟體開發經驗,橫跨前後端,主要聚焦於AI軟體開發與系統架構設計。

  專長為容器虛擬化與編排、運算架構優化、及AI模型應用開發。曾參與多個「雲運算開源系統整合」、「私有雲系統建置」、「AI系統開發」專案,具有豐富的開發及管理經驗。

  曾擔任NVIDIA DLI講師並與NVIDIA共同發表公開課,包含: 基於 NVIDIA A100 的膠囊網路訓練和 Covid-19 檢測實踐、新一代卷積網路 ConvNeXt 與 NVIDIA TAO 線上研討會。

  更多詳細訊息,歡迎參考: www.linkedin.com/in/nick-zhuang-5342b3171/
 
  • 第一章 AI 元年(第1-1頁)
    • 1.1 緣起(第1-3頁)
    • 1.2 什麼是AIGC(第1-5頁)
    • 1.3 AIGC 的特色與應用(第1-11頁)
    • 1.4 AIGC 的演進(第1-18頁)
  • 第二章 AIGC 的相關技術(第2-1頁)
    • 2.1 VAE 原理(第2-2頁)
    • 2.2 GAN 原理(第2-8頁)
    • 2.3 PixelRNN 原理(第2-14頁)
    • 2.4 Flow 原理(第2-20頁)
    • 2.5 Diffusion 原理(第2-23頁)
    • 2.6 Transformer 原理(第2-27頁)
    • 2.7 NeRF 原理(第2-31頁)
    • 2.8 CLIP 原理(第2-41頁)
  • 第三章 Stable Diffusion 的相關原理(第3-1頁)
    • 3.1 Stable Diffusion 原理(第3-2頁)
    • 3.2 Prompt Engineering(第3-6頁)
    • 3.3 PEFT - 效率調參的方法介紹(第3-13頁)
    • 3.4 Embedding 原理(第3-16頁)
    • 3.5 Dreambooth 原理(第3-21頁)
    • 3.6 LoRA 原理(第3-25頁)
    • 3.7 HyperNetwork 原理(第3-32頁)
    • 3.8 ControlNet 原理(第3-36頁)
    • 3.9 Super Resolution - SwinIR(第3-44頁)
    • 3.10 SD XL 原理(第3-46頁)
    • 3.11 圖像生成模型的優化(第3-59頁)
    • 3.12 圖像生成模型的分析(第3-83頁)
  • 第四章 Stable Diffusion 的應用(第4-1頁)
    • 4.1 生成式圖像工具介紹(第4-2頁)
    • 4.2 SD 的安裝教學,介面總覽(第4-4頁)
    • 4.3 SD 生成模式介紹與使用(第4-10頁)
    • 4.4 SD 生成方法的選擇(第4-18頁)
    • 4.5 SD 模型訓練(第4-25頁)
    • 4.6 評估 SD 模型的方法(第4-37頁)
    • 4.7 SD 模型下載站介紹(第4-44頁)
    • 4.8 SD 生成模式介紹與使用之一(第4-47頁)
    • 4.9 SD 生成模式介紹與使用之二(第4-54頁)
    • 4.10 SD 生成模式介紹與使用之進階功能(第4-59頁)
    • 4.11 ControlNet 應用(第4-64頁)
    • 4.12 SD XL 應用(第4-103頁)
  • 第五章 圖像生成式 AI 的未來(第5-1頁)
    • 5.1 AIGC 的道德議題(第5-2頁)
    • 5.2 AIGC 的技術走向(第5-8頁)
    • 5.3 全書總結(第5-14頁)
紙本書 NT$ 780
單本電子書
NT$ 546

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