本书覆盖了AIGC的各方面内容，从基础知识到应用实践，从基本原理到案例分析，引导读者逐步掌握AIGC的精髓。全书共13章，主要内容包括AIGC概述、深度神经网络、变分自编码器、生成对抗网络、StyleGAN模型、风格迁移、注意力机制、Transformer模型、大语言模型、ChatGPT模型、扩散模型、多模态模型及AIGC的数学基础。语言简洁明了，实例清晰生动，旨在为读者提供实用指导，并启发在AIGC领域取得突破。

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书中详细介绍了深度神经网络、变分自编码器、生成对抗网络等关键技术，并对StyleGAN模型、风格迁移、注意力机制、Transformer模型、大语言模型、ChatGPT模型、扩散模型、多模态模型等热门话题进行了深入探讨。此外，本书还对AIGC的数学基础进行了梳理，帮助读者更好地理解AIGC的底层原理。

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