Generative_Deep_Learning_2nd_Edition

跟着书敲代码,从VAE到Stable Diffusion全上手

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 38 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 66
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源书籍配套代码,完全免费,需自行部署运行

项目预览

Generative_Deep_Learning_2nd_Edition 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队rickiepark
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源书籍配套代码,完全免费,需自行部署运行
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deep-learning,gan,generative-ai,gpt,multimodal,stable-diffusion,transformer,vae
GitHub 星标★ 66
上线时间2023-05-09 00:00:00
代码更新2025-07-29
仓库体积228.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是《만들면서 배우는 생성 AI 2판》(韩文版《动手学生成AI 第二版》)一书的官方代码仓库,包含书中所有示例代码和Jupyter Notebook教程。项目覆盖了生成式AI的核心技术,包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、Transformer、GPT、多模态模型以及Stable Diffusion等。通过动手实践,读者可以学习如何构建和训练这些模型,理解生成式AI的工作原理,并掌握从文本生成图像、图像生成等实际应用技能。代码以Notebook形式呈现,便于逐步运行和调试,适合希望系统学习生成式AI的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 66

核心亮点

  • 覆盖生成式AI主流模型,从基础VAE到前沿Stable Diffusion,体系完整
  • Notebook形式,代码可逐步运行,适合边学边练
  • 基于第二版,内容较新,紧跟生成式AI发展

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 系统学习生成式AI理论与实践
  • 作为大学课程或培训的配套教材
  • 快速上手Stable Diffusion等模型的代码实现

替代项目

Hugging Face Diffusers、Keras-GAN、Pytorch-GAN

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