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国家预印本平台扩散模型从数学模型到工程应用
摘要
近年来，以Stable Diffusion、DALL・E 为代表的扩散模型（Diffusion Models）已成为人工智能领域的 “现象级” 技术，在图像生成、视频合成、3D 建模等领域实现了突破性应用，推动了 AIGC（生成式人工智能）产业的爆发式增长。然而，扩散模型的发展呈现 “技术迭代快、理论门槛高、工程实践碎片化” 的特点：
理论层面：其核心原理涉及随机过程、微分方程等复杂数学知识，且不同分支（如 DDPM、分数匹配模型、SDE、流扩散）的理论框架分散于大量学术论文中，缺乏系统性梳理；
工程层面：开源工具（如 diffusers 库）、优化算法（如 DDIM、一致性模型）与工业级模型（如 Stable Diffusion 系列、FLUX.1）更新迅速，但开发者常面临 “知其然不知其所以然” 的困境，难以从底层理解模型设计逻辑；
行业需求：企业对 “懂理论 + 能落地” 的复合型人才需求迫切，但现有资料或侧重纯数学推导（门槛过高），或侧重工具使用（缺乏深度），难以满足系统性学习需求。
基于此，本书旨在填补“理论深度与工程实践”之间的鸿沟，为读者提供从数学原理到产业应用的完整知识体系。
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