前言

就在几年前，“通用人工智能”（Artificial General Intelligence，AGI）似乎还是一个只存在于科幻小说中的概念，在现实中的实现方法仍在探索中。然而到了2022年，基于大语言模型的AIGC（AI Generated Content）领域的快速发展，使得通用人工智能不再那么遥不可及。研究人员发现，当参数量超过某个阈值时，基于大语言模型的AIGC系统就能够理解人类用自然语言发布的指令，并对应生成真实、高质量的文本、图像、音视频等多模态数据。扩散模型便是其中引人注目的先行者。

扩散模型源于物理学，它最初是用于描述物质扩散的数学模型。研究人员通过将扩散模型与人工神经网络相结合，发现了它在图像生成领域的巨大潜力。从起步的DALL-E 2和Imagen，到Stability AI发布的Stable Diffusion 1.5，都证明了任何一个能用语言描述心中想法的人，都可以借助扩散模型创作出精美的绘画作品。在全球社交媒体上，带有“AI生成”标签的绘画作品得到迅速传播。我们在动画分镜、游戏立绘、图书插画、服装设计图、家装概念图等领域都能看到扩散模型的身影。这一技术给绘画相关行业带来了革命性的影响，就如同工业革命时期的珍妮纺纱机。

在这样的背景下，我们编写了这本关于扩散模型的实战指南。本书将详细介绍扩散模型的原理、发展与应用，以及如何运用Hugging Face和Diffusers进行模型实战。我们希望读者通过阅读本书，能够学习并掌握扩散模型的相关知识，探索这一领域的无限可能。