AIGC技术入门指南：从零开始掌握生成式AI的核心原理

AIGC技术入门指南：从零开始掌握生成式AI的核心原理

   关键词：AIGC、生成式AI、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion Model）、Transformer、多模态生成
    择要：本文是面向技术入门者的生成式AI（AIGC）完整指南，体系讲解AIGC的核心概念、主流算法原理、数学模型、实战案例及应用场景。通过Python代码示例、数学公式推导和具体项目实践，帮助读者从零掌握生成式AI的底层逻辑与工程实现。文章覆盖GAN、VAE、Transformer、扩散模型等核心技术，结合工具资源推荐与将来趋势分析，为读者构建从理论到实践的完整知识体系。
  <hr> 1. 配景介绍

1.1 目标和范围

生成式人工智能（AIGC，AI-Generated Content）是人工智能领域的颠覆性技术，其核心是让呆板自主生成文本、图像、音频乃至视频等内容。本指南的目标是：

  

• 为技术入门者提供AIGC的体系性知识框架；  
  
• 深入解析主流生成式模型（如GAN、VAE、扩散模型）的原理与数学基础；  
  
• 通过实战案例演示如何快速上手生成式AI开发；  
  
• 总结行业应用场景与将来发展趋势。
  

本文覆盖范围包罗：AIGC的核心概念、主流算法原理、数学模型推导、项目实战（文本/图像生成）、工具资源推荐及常见题目解答。



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