生成式AI開發實作｜使用Transformers與擴散模型

　　探索生成式人工智慧的無限可能！ 

　　「如果你是開發者，想要掌握過去十年來最大規模的AI革命背後的工具及概念，本書是必備的指南。」 —Lewis Tunstall，Hugging Face機器學習工程師及《Hugging Face and coauthor of Natural Language Processing with Transformers》一書共同作者 

　　「本書包含學習生成式AI的一切資源，包括全面的解說、深思熟慮的技巧，與DIY練習，可謂應有盡有。」 —Luba Elliott，AI藝術策展人，elluba.com 

　　深入的理論解析與實用的程式碼範例，帶您掌握生成文本、圖像和音訊的最新技術。無論您是數據科學家還是軟體工程師，本書都將助您輕鬆上手，創造出令人驚豔的AI生成作品。立即開啟您的生成式AI之旅，讓創意與技術完美融合！ 

　　本書將教導資料科學家和軟體工程師，如何使用生成式媒體技術和人工智慧來創造新穎的圖像或音樂。書中介紹了理論概念，並提供豐富的程式碼範例和插圖，讓讀者能夠在Google Colaboratory、Kaggle或Hugging Face Spaces等服務上執行這些範例，並學習使用開源庫。 

　　本書還探討了從頭開始訓練和使用大型預訓練模型之間的權衡，如何建立能夠修改圖像風格的模型，以及調整變形模型以達到創意目的。內容涵蓋了文本、圖像和音頻等多種數據類型的生成模型，並詳細講解了Transformer和擴散模型等先進技術的構建和訓練方法。最後介紹了如何訓練一個能夠根據個人風格撰寫文字的模型，以及如何部署模型作為互動展示或服務。 

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　　透過這本實作指南，學習運用生成式AI技術來建立奇妙的文本、圖像、音訊，甚至音樂。你將瞭解最先進的生成模型如何運作、如何微調與調整它們來滿足需求，以及如何結合現成的基礎模組來建立新模型，並在不同領域中開發創新的應用程式。 

　　這本首選指南透過豐富的範例程式與容易瞭解的插圖來介紹理論概念，並帶你實際應用它們。 

　　你將學習如何透過開源的程式庫來應用transformers和擴散模型，並探索程式、研究幾個既有的專案，藉以完成你的專案。 

　　• 建立並自訂文本與圖像生成模型 
　　• 瞭解「使用預訓的模型」與「微調自有的模型」之間的取捨 
　　• 做出能夠以任意風格生成、編輯與修改圖像的模型，並運用它們 
　　• 為各種創意用途量身打造transformer和擴散模型 
　　• 訓練能夠反映獨特風格的模型 

　　作者推薦先備書籍 
　　•《精通機器學習》www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=v&bn=A712 
　　•《寫給程式設計師的深度學習》www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=v&bn=A645 

 

作者簡介

Omar Sanseviero

　　曾經擔任Hugging Face的首席Llama官以及平台與社群主管。他在開源、產品、研究與技術團隊的交集領域擁有豐富經驗。 

Pedro Cuenca

　　是Hugging Face的機器學習工程師。 

Apolinário Passos

　　是Hugging Face的藝術家與機器學習藝術工程師，他的工作是提供技術與工具，供創意與藝術社群與AI模型互動。 

Jonathan Whitaker

　　是資料科學家與深度學習研究員。除了在answer.ai的研發工作外，他也透過YouTube頻道「DataScienceCastnet」與各種免費線上資源分享知識。