利用Python駕馭Stable Diffusion：原理解析、擴展開發與高級應用 Using Stable Diffusion with Python: Leverage Python to control and automate high-quality AI image generation using Stable Diffusion

王夢蛟

利用Python駕馭Stable Diffusion：原理解析、擴展開發與高級應用

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商品描述

本書提供了完整的代碼和詳細的步驟，讓讀者可以親自動手實驗，在實踐中學習和掌握Stable Diffusion。本書內容涵蓋了Stable Diffusion的各個方面，從環境搭建到模型優化，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，將覆雜的理論知識和代碼實現娓娓道來，並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Stable Diffusion的一些高級應用，例如圖像修覆、超分辨率、文本反轉、自定義提示詞、生成視頻、模型微調等，為讀者打開了更廣闊的應用空間。本書適合人工智能圖像生成愛好者、程序員、數據科學家、機器學習工程師以及研究人員閱讀。

作者簡介

安德魯·朱（Shudong Zhu）是一位資深的微軟應用數據科學家，在科技行業擁有超過15年的經驗。Andrew擅長將覆雜的機器學習和人工智能概念轉化為通俗易懂且引人入勝的敘述，並因此而聞名，他定期為Toward Data Science等知名出版物撰稿。他的上一本書Microsoft Workflow Foundation 4.0 Cookbook在亞馬遜上獲得了4.5星的好評。 作為知名的Hugging Face Diffusers庫（頂尖的Stable Diffusion Python庫，也是本書主要關註的內容）的貢獻者，Andrew展現了卓越的專業能力。目前，他領導一家隱形初創公司的AI部門，憑借深厚的研究背景和生成式AI的嫻熟技能，致力於重塑在線購物體驗，並引領零售業AI的未來。 在工作之余，Andrew與他深愛的家人，包括兩個兒子，一起生活在美國華盛頓州。

目錄大綱

譯者序
序言
前言
作者簡介
審校者簡介
第一部分 Stable Diffusion的旋風
第1章 Stable Diffusion介紹
1.1 擴散模型的演變
1.1.1 在Transformer和註意力之前
1.1.2 Transformer給機器學習帶來的變革
1.1.3 OpenAI的CLIP產生了重大影響
1.1.4 圖像生成
1.1.5 DALL E 2和Stable Diffusion
1.2 為何選擇Stable Diffusion
1.3 使用哪一個版本的Stable Diffusion
1.4 為什麼選擇本書
1.5 參考文獻
第2章 搭建Stable Diffusion的開發環境
2.1 硬件要求
2.1.1 GPU
2.1.2 系統內存
2.1.3 存儲
2.2 軟件要求
2.2.1 CUDA安裝
2.2.2 為Windows、Linux和macOS安裝Python
2.2.3 安裝PyTorch
2.3 運行Stable Diffusion管道
2.4 使用Google Colab
2.5 使用Google Colab運行Stable Diffusion管道
2.6 總結
……
第二部分 通過自定義功能改進擴散模型
第三部分 高級主題
第四部分 將Stable Diffusion集成到應用中

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