本书聚焦Transformer与扩散模型两大核心技术，依托HuggingFace开源生态，以实操落地为核心导向，避开晦涩数学推导与复杂理论堆砌。全书分三部分系统展开：先讲解生成式AI基础、Transformer架构、数据表征及自编码器、VAE、CLIP等核心模型；再深入拆解扩散模型原理，手把手实现StableDiffusion文本生成图像与条件生成；最后覆盖语言模型微调、参数高效训练、低资源推理等进阶实战。