| # 《从零开始学扩散模型》 |
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| ## 术语表 |
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| | 词汇 | 翻译 | |
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| | Corruption Process | 退化过程 | |
| | Pipeline | 管线 | |
| | Timestep | 时间步 | |
| # 目录 |
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| ## 第一部分 基础知识 |
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| ### 第一章 扩散模型的原理、发展和应用 |
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| #### 1.1 扩散模型的原理 |
| #### 1.2 扩散模型的发展 |
| #### 1.3 扩散模型的应用 |
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| ### 第二章 HuggingFace介绍与环境准备 |
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| #### 2.1 HuggingFace Space |
| #### 2.2 Transformer 与 diffusers 库 |
| #### 2.3 环境准备 |
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| ## 第二部分 扩散模型实战 |
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| ### 第三章 从零开始做扩散模型 |
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| #### 3.1 章节概述 |
| #### 3.2 环境准备 |
| #### 3.2.1 环境的创建与导入 |
| #### 3.2.2 数据集测试 |
| #### 3.3 扩散模型-退化过程 |
| #### 3.4 扩散模型训练 |
| #### 3.4.1 Unet模型 |
| #### 3.4.2 开始训练模型 |
| #### 3.5 扩散模型-采样（取样）过程 |
| #### 3.5.1 采样（取样）过程 |
| #### 3.5.2 与DDPM的区别 |
| #### 3.5.3 UNet2DModel模型 |
| #### 3.6 扩散模型-退化过程示例 |
| #### 3.6.1 退化过程 |
| #### 3.6.2 最终的训练目标 |
| #### 3.7 拓展知识 |
| #### 3.7.1 迭代周期（Timestep）的调节 |
| #### 3.7.2 采样（取样）的关键问题 |
| #### 3.8 本章小结 |
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| ### 第四章 Diffusers实战 |
| #### 4.1 章节概述 |
| #### 4.2 环境准备 |
| #### 4.2.1 安装Diffusers库 |
| #### 4.2.2 Dreambooth-全新的扩散模型 |
| #### 4.2.3 Diffusers核心API |
| #### 4.3 实战：生成美丽的蝴蝶图片 |
| #### 4.3.1 下载蝴蝶图像集 |
| #### 4.3.2 扩散模型-调度器 |
| #### 4.3.3 定义扩散模型 |
| #### 4.3.4 创建扩散模型训练循环 |
| #### 4.3.5 图像的生成 |
| #### 4.4 拓展知识 |
| #### 4.4.1 将模型上传到Hub上 |
| #### 4.4.2 扩大训练模型的规模 |
| #### 4.5 本章小结 |
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| ### 第五章 微调和引导 |
| #### 5.1 章节概述 |
| #### 5.2 环境准备 |
| #### 5.3 载入一个预训练过的管线 |
| #### 5.4 DDIM-更快的采样过程 |
| #### 5.5 扩散模型-微调 |
| #### 5.5.1 实战：微调 |
| #### 5.5.2 使用最小化样例脚本微调模型 |
| #### 5.5.3 保存和载入微调过的管线 |
| #### 5.6 扩散模型-引导 |
| #### 5.6.1 实战：引导 |
| #### 5.6.2 CLIP 引导 |
| #### 5.7 分享你的自定义采样训练 |
| #### 5.7.1 环境准备 |
| #### 5.7.2 创建一个以类别为条件的UNet |
| #### 5.7.3 训练与采样 |
| #### 5.8 本章小结 |
| #### 5.9 实战：创建一个类别条件扩散模型 |
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| ### 第六章 Stable Diffusion |
| #### 6.1 章节概述 |
| #### 6.2 环境准备 |
| #### 6.3 从文本生成图像 |
| #### 6.4 Stable Diffusion Pipeline |
| #### 6.4.1 可变分自编码器(VAE) |
| #### 6.4.2 分词器(Tokenizer)和文本编码器(Text Encoder) |
| #### 6.4.3 UNet |
| #### 6.4.4 调度器(Scheduler) |
| #### 6.4.5 DIY一个采样循环 |
| #### 6.5 其他管线介绍 |
| #### 6.5.1 Img2Img |
| #### 6.5.2 In-Painting |
| #### 6.5.3 Depth2Image |
| #### 6.5.4 拓展：管理你的模型缓存 |
| #### 6.6 本章小结 |
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| ### 第七章 DDIM反转 |
| #### 7.1 本章概述 |
| #### 7.2 实战：反转 |
| #### 7.2.1 设置 |
| #### 7.2.2 加载一个已训练的管道 |
| #### 7.2.3 DDIM采样 |
| #### 7.2.4 反转 |
| #### 7.3 组合封装 |
| #### 7.4 本章小结 |
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| ### 第八章 音频扩散模型 |
| #### 8.1 本章概述 |
| #### 8.2 实战：音频扩散模型 |
| #### 8.2.1 设置与导入 |
| #### 8.2.2 从预先训练的音频管道采样 |
| #### 8.2.3 从音频到频谱的转换 |
| #### 8.2.4 微调管道 |
| #### 8.2.5 循环训练 |
| #### 8.3 将模型上传到Hub上 |
| #### 8.4 本章小结 |
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| ### 第九章 ControlNet和LoRa |
| #### 9.1 ControlNet |
| #### 9.2 LoRa |
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| ## 附录 精美图像集展示 |
