本书是对DiffusionAI绘图模型的综合性讲解书籍，书中包括最基础的组件的用例演示，也包括具体的项目实战，以及Diffusion模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握Diffusion模型的使用方法，掌握AI绘图模型的训练、测试过程，并能研发属于自己的AI绘图模型。 本书共19章，分为快速上手篇（第1~2章），概述了Diffusion模型的发展历史，介绍了开发环境的部署方法，以及Diffusion模型的快速上手演示。以文生图的Diffusion模型的训练方法篇（第3~7章），通过5个实战任务演示使用高层API的方法快速训练Diffusion模型。图像生成模型的历史发展篇（第8~12章），演示了前Diffusion时代的几个代表性的图像生成模型。以图生图的Diffusion模型的训练方法篇（第13~15章），通过3个实战项目演示了以图生图的Diffusion模型的训练方法。以图生图模型的历史发展篇（第16~18章），演示了前Diffusion时代的几个以图生图模型。完全手动构造Diffusion模型篇（第19章），演示了从零开始的Diffusion模型的搭建、训练、测试方法。 本书将使用最简单浅显的语言，带领读者快速地了解Diffusion模型的训练、测试方法。通过本书中实战项目的学习，读者可以掌握一般的AI绘图模型的研发流程。通过本书中Diffusion模型底层原理的学习，能够让读者知其然也知其所以然，做到融会贯通。

李福林，一个在IT领域摸爬滚打十多年的老程序员、培训师，精通多种IT技术，具有软件设计师职称。分享了多部AI技术教程，受到了读者的广泛赞誉。现任职于阳狮集团，担任算法工程师职位。教学风格追求化繁为简，务实而不空谈，课程设计思路清晰，课程演绎说理透彻，对AI领域技术有自己独到的见解。

前言 自从AI绘图技术面世以来，激发了很多人进行艺术创作的兴趣，创作绘画曾经是一件有很高门槛的活动，然而现在，只要输入一句描述文本，计算机就能根据文本的内容生成相应的绘画作品，并且在作画的细节上表现得十分优秀，甚至能超越很多职业画师，让画师这一职业的发展前景看起来岌岌可危。 初见这种技术时，大多数人会被它的表现所震撼，笔者也不例外，这里的AI绘图指的是以Diffusion模型为代表的以文生图模型。事实上图像生成并不是很新的技术，在Diffusion模型之前就已经有自动编码（Auto Encoder，AE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等一系列模型，并且也都取得了很好的成绩，之所以还是会被震撼到，是因为Diffusion模型把图像生成这件事情一下子提高到了过去无法企及的高度，尤其是作画的质量，是过去的模型无法相比的，Diffusion模型生成的图像很清晰，还能使用文本控制图像的内容，过去的模型想生成一张清晰的图片，难度就已经不小了，更不用说再去控制图像的内容了。 Diffusion模型优秀的地方还在于生成内容的丰富性上，无论描述文本的内容是自然风景、古典建筑、人物肖像、动漫卡通，还是可爱的小动物，都可以很自然地生成，这体现了Diffusion模型巨大的知识量，说明它见过的图像和文本是海量的，这和过去的传统模型拉开了差距。自从BERT到ChatGPT以来，大模型的思想被不断强化，Diffusion模型也符合大模型思想。 作为技术人员，可能会对Diffusion模型的底层原理非常感兴趣，本书将从Diffusion...