AI Engineering · 第 9 章 生成式 AI

AI Engineering · 第 9 章 生成式 AI

章节摘要:本章对应原课程「08-generative-ai」,属「第二篇·生成与强化」。从 VAE、GAN 到扩散模型——让模型创造新内容。本章共 15 节,前置依赖为「第8章」。生成模型的本质,是学习数据的分布再从中采样。 本章将带你逐节吃透这一领域的核心概念,并尽量从零手工实现,再用主流框架对比验证。

学习目标

阅读完本章,你应当能够:

1. 理解生成式 AI在整个 AI 工程体系中的定位(从 VAE、GAN 到扩散模型——让模型创造新内容)。
2. 掌握本章 15 节覆盖的核心概念与算法。
3. 能够从零实现本章的关键模型/机制,并用框架对比验证。
4. 说清本章与前后章节的依赖关系(前置:第8章)。
5. 识别本章主题在生产实践中的常见应用与陷阱。

注:具体学习目标将在各子节汉化时细化为可考核的能力点。

核心概念速览

生成模型的本质,是学习数据的分布再从中采样。

注:本章的 Mermaid 概念图将在支柱页完善时替换为本章核心架构/流程图(基于原 Phase README 与首节内容绘制)。

子章节导航

01 Generative Models — Taxonomy & History

02 Autoencoders & Variational Autoencoders (VAE)

03 GANs — Generator vs Discriminator

04 Conditional GANs & Pix2Pix

05 StyleGAN

06 Diffusion Models — DDPM from Scratch

07 Latent Diffusion & Stable Diffusion

08 ControlNet, LoRA & Conditioning

...(本章共 15 节,详见原项目 phases/08-generative-ai/)

子章节之间的逻辑关系

本章共 15 节,按原课程的编号顺序递进。详细的逻辑关系图将在支柱页完善时补充(基于各节的依赖与铺垫关系)。

本章第 01 节 ... ──► 第 15 节
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前置知识与后续延伸

前置知识:

• 第8章

本章为后续章节奠定的基础:

• 见原课程 README 的 Phase 依赖图(原项目根 README.md)。

本章支柱页为骨架初稿,各板块将在对应章节汉化推进时细化。原英文内容位于 phases/08-generative-ai/,每节正文为 docs/en.md,汉化状态见「教程规划.md」的待汉化清单。