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# 《从零开始学扩散模型》
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# 术语表
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| 4 |
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| 5 |
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## Diffusers
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| 6 |
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| 7 |
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| 词汇 | 翻译 |
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| 8 |
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| :---------------------- | :--- |
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| 9 |
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| Corruption Process | 退化过程 |
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| 10 |
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| 11 |
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| 12 |
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# 目录
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| 13 |
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| 14 |
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## 第一部分 基础知识
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| 15 |
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| 16 |
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### 第一章 扩散模型的原理、发展和应用
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| 17 |
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| 18 |
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#### 1.1 扩散模型的原理
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| 19 |
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#### 1.2 扩散模型的发展
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| 20 |
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#### 1.3 扩散模型的应用
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| 21 |
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| 22 |
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### 第二章 HuggingFace介绍与环境准备
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| 23 |
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| 24 |
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#### 2.1 HuggingFace Space
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| 25 |
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#### 2.2 Transformer 与 diffusers 库
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| 26 |
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#### 2.3 环境准备
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| 27 |
+
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| 28 |
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## 第二部分 扩散模型实战
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| 29 |
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| 30 |
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### 第三章 从零开始做扩散模型
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| 31 |
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| 32 |
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#### 3.1 章节概述
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| 33 |
+
#### 3.2 环境准备
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| 34 |
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#### 3.2.1 环境的创建与导入
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| 35 |
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#### 3.2.2 数据集测试
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| 36 |
+
#### 3.3 扩散模型-退化过程
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| 37 |
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#### 3.4 扩散模型训练
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| 38 |
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#### 3.4.1 Unet模型
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| 39 |
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#### 3.4.2 开始训练模型
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| 40 |
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#### 3.5 扩散模型-采样(取样)过程
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| 41 |
+
#### 3.5.1 采样(取样)过程
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| 42 |
+
#### 3.5.2 与DDPM的区别
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| 43 |
+
#### 3.5.3 UNet2DModel模型
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| 44 |
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#### 3.6 扩散模型-退化过程示例
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| 45 |
+
#### 3.6.1 退化过程
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| 46 |
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#### 3.6.2 最终的训练目标
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| 47 |
+
#### 3.7 拓展知识
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| 48 |
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#### 3.7.1 迭代周期(Timestep)的调节
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| 49 |
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#### 3.7.2 采样(取样)的关键问题
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| 50 |
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#### 3.8 本章小结
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| 51 |
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| 52 |
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### 第四章 Diffusers实战
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| 53 |
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#### 4.1 章节概述
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| 54 |
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#### 4.2 环境准备
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| 55 |
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#### 4.2.1 安装Diffusers库
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| 56 |
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#### 4.2.2 Dreambooth-全新的扩散模型
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| 57 |
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#### 4.2.3 Diffusers核心API
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| 58 |
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#### 4.3 实战:生成美丽的蝴蝶图片
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| 59 |
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#### 4.3.1 下载蝴蝶图像集
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| 60 |
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#### 4.3.2 扩散模型-调度器
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| 61 |
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#### 4.3.3 定义扩散模型
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| 62 |
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#### 4.3.4 创建扩散模型训练循环
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| 63 |
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#### 4.3.5 图像的生成
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| 64 |
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#### 4.4 拓展知识
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| 65 |
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#### 4.4.1 将模型上传到Hub上
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| 66 |
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#### 4.4.2 扩大训练模型的规模
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| 67 |
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#### 4.5 本章小结
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| 68 |
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| 69 |
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### 第五章 微调和引导
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| 70 |
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#### 5.1 章节概述
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| 71 |
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#### 5.2 环境准备
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| 72 |
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#### 5.3 载入一个预训练过的管线
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| 73 |
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#### 5.4 DDIM-更快的采样过程
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| 74 |
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#### 5.5 扩散模型-微调
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| 75 |
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#### 5.5.1 实战:微调
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| 76 |
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#### 5.5.2 使用最小化样例脚本微调模型
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| 77 |
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#### 5.5.3 保存和载入微调过的管线
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| 78 |
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#### 5.6 扩散模型-引导
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| 79 |
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#### 5.6.1 实战:引导
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| 80 |
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#### 5.6.2 CLIP 引导
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| 81 |
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#### 5.7 分享你的自定义采样训练
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| 82 |
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#### 5.7.1 环境准备
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| 83 |
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#### 5.7.2 创建一个以类别为条件的UNet
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| 84 |
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#### 5.7.3 训练与采样
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| 85 |
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#### 5.8 本章小结
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| 86 |
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#### 5.9 实战:创建一个类别条件扩散模型
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| 87 |
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| 88 |
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### 第六章 Stable Diffusion
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| 89 |
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#### 6.1 章节概述
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| 90 |
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#### 6.2 环境准备
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| 91 |
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#### 6.3 从文本生成图像
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| 92 |
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#### 6.4 Stable Diffusion Pipeline
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| 93 |
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#### 6.4.1 可变分自编码器(VAE)
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| 94 |
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#### 6.4.2 分词器(Tokenizer)和文本编码器(Text Encoder)
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| 95 |
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#### 6.4.3 UNet
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| 96 |
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#### 6.4.4 调度器(Scheduler)
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| 97 |
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#### 6.4.5 DIY一个采样循环
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| 98 |
+
#### 6.5 其他管线介绍
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| 99 |
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#### 6.5.1 Img2Img
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| 100 |
+
#### 6.5.2 In-Painting
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| 101 |
+
#### 6.5.3 Depth2Image
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| 102 |
+
#### 6.5.4 拓展:管理你的模型缓存
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| 103 |
+
#### 6.6 本章小结
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| 104 |
+
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| 105 |
+
### 第七章 DDIM反转
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| 106 |
+
#### 7.1 本章概述
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| 107 |
+
#### 7.2 实战:反转
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| 108 |
+
#### 7.2.1 设置
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| 109 |
+
#### 7.2.2 加载一个已训练的管道
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| 110 |
+
#### 7.2.3 DDIM采样
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| 111 |
+
#### 7.2.4 反转
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| 112 |
+
#### 7.3 组合封装
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| 113 |
+
#### 7.4 本章小结
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| 114 |
+
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| 115 |
+
### 第八章 音频扩散模型
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| 116 |
+
#### 8.1 本章概述
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| 117 |
+
#### 8.2 实战:音频扩散模型
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| 118 |
+
#### 8.2.1 设置与导入
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| 119 |
+
#### 8.2.2 从预先训练的音频管道采样
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| 120 |
+
#### 8.2.3 从音频到频谱的转换
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| 121 |
+
#### 8.2.4 微调管道
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| 122 |
+
#### 8.2.5 循环训练
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| 123 |
+
#### 8.3 将模型上传到Hub上
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| 124 |
+
#### 8.4 本章小结
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| 125 |
+
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| 126 |
+
### 第九章 社区资源
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| 127 |
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#### 9.1 开源模型
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| 128 |
+
#### 9.2 作品交流平台
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| 129 |
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#### 9.3 咒术书(prompt engineering)
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| 130 |
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| 131 |
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## 附录 精美图像集展示
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