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生成式人工智能技术正以前所未有的发展速度推动学科前沿和实际应用的革新浪潮。其中，扩散模型（Diffusion Model）在深度学习、自然语言处理、图像生成、强化学习等领域展现出卓越的能力和灵活性。不同于以往生成模型单纯的“捕捉数据分布”工作方式，扩散模型以独到的“逐步加噪/去噪”机制，实现了对复杂高维数据的逼真合成与创新变换，成为生成建模领域的“明星技术”。
与此同时，强化学习和智能决策技术也在不断突破理论与应用的边界。在机器学习、机器人控制、自动驾驶、元学习等复杂任务中，如何高效地利用离线数据进行学习、如何实现多任务的泛化能力，成为业界与学界关注的核心难题。近年来，关于扩散模型与强化学习深度融合的研究不断涌现：将扩散模型视作通用策略分布建模工具、将强化学习引入扩散模型的目标优化乃至构建具备泛化能力的“世界模型”……一系列创新性框架极大丰富了人工智能的研究和应用内涵。
这本书，既是作者多年参与深度应用扩散模型、强化学习和生成建模相关工作的总结，也是作者就阅读、学习和实践过程中所产生的各种疑问和困惑的自我回应。尽管扩散模型的相关研究和应用突飞猛进，但国内系统梳理“扩散模型+智能决策/强化学习”相关主题的图书等学习资料依然匮乏。许多有志于深入生成建模与智能决策一线的学习者，在面对工程难题时，仅靠庞杂的论文、碎片化的教程，很难快速构建完整的知识脉络和实践路径。
与其说本书是作者总结近年来的所学、所思与所得，不如说是为更多正在学习、探索和奋斗于人工智能前沿的同行铺就了一条相对平整的路，使大家能够得到更多启发，少走弯路。诚挚希望每一位读者，不仅能在书中找到技术解答，而且能体会到创新的乐趣和学以致用的成就感，并对人工智能未来的无限可能充满信心。
本书内容分为多个层次，从理论基础到算法实践，从模型设计到多领域应用，覆盖了扩散模型的“全技术脉络”。
● 全面梳理生成模型的发展史，包括早期的概率模型、变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）、扩散模型等范式，为读者勾画出技术演进的背景。
● 系统阐述扩散模型的数学机制，其中涉及加噪/去噪过程、数学原理、训练方法、条件采样与加速采样方法等关键技术环节。
● 深入介绍扩散模型在强化学习与决策问题中的开创性应用，如轨迹优化与离线强化学习、与价值函数结合的Diffusion-QL、CEP/QGPO、LDCQ等算法，剖析其创新点与实际效果。
● 探讨扩散模型在多任务泛化、世界模型建模（如基于RNN/Transformer/扩散模型的世界模型框架）以及机器人控制、自动驾驶、高维数据分布建模等复杂场景下的前沿进展与瓶颈。
● 展示如何反向利用强化学习算法优化扩散模型，推动生成模型与人类偏好的深度对齐与目标导向进化。
● 提供大量贴合实际的代码实例、算法流程与实验配置，便于读者将理论知识应用到具体工程实践和研究探索之中。
本书在内容设计和表达方式上具有如下鲜明特色。
● 理论与工程兼顾：既重视数理基础和方法体系，又紧密结合算法实现、实验评测与应用案例，帮助读者形成“原理—实现—系统”的全景认知。
● 前沿交叉、脉络明晰：全书紧跟最新学术进展，系统梳理扩散模型与强化学习、世界模型等领域的交叉创新成果，构筑体系化的技术脉络。
● 示例丰富、直观易懂：提供足够多的代码、伪代码与实验配置，辅以丰富的可视化示意图，并采用多种对比手法进行讲解，力求让复杂原理与算法一目了然、易于上手。
● 注重应用与未来展望：不仅解析现有成果的优势与局限，也对未来机器人、自动驾驶、智能体等领域的扩展潜力提出洞见与展望。
本书适合以下读者。
● 对生成模型、深度学习、决策优化、强化学习、机器人学等方向感兴趣的高校学生、研究人员。
● 从事AI系统开发、数据建模、算法研究等工作的产业工程师和产品经理。
● 关注人工智能前沿发展、希望深度理解并实践扩散模型与智能决策融合的学习者。
● 有一定机器学习/深度学习基础、希望系统提升工程和理论能力的相关从业者。
扩散模型处在人工智能技术新的风口，是数智世界构建与创新的重要推手。愿本书能够成为你探索生成模型前沿与复杂智能决策问题的有力助手，助你在这片“蓝海”中不断超越、突破自我！
陈云
2025年6月