画像生成AIの学習本は、数理を掘り下げる本と実際に手を動かす本のどちらを選ぶか迷いますよね。
拡散モデルの学習実装やLoRAの追加学習など、手順を追って取り組める本もあります。
今回は、拡散モデルの数理を扱う本や、画像生成AIの実装・訓練を学べる6冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主なテーマ | 実装・訓練内容 | 参考価格（2026-11-03時点） |
|---|---|---|---|
 ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編 | 正規分布から拡散モデルまでの生成モデル | 拡散モデルの学習を実装し、Stable Diffusionのような画像生成AIを作る内容 | 3,960円 |
 直感 生成AI ―ハンズオンで動かして学ぶ拡散モデル入門 | テキスト・画像・音声・動画の生成AI、ファインチューニング、モデル評価 | 拡散モデルとLoRAの訓練、SDXL向けDreamBooth LoRAのプロジェクト課題 | 4,840円 |
 拡散モデル データ生成技術の数理 | 拡散モデルとデータ生成技術の数理 | — | 3,520円 |
 機械学習のための確率過程入門（増補改訂版） | 確率過程、ベイズモデル、拡散モデル | 確率微分方程式・状態推定・機械学習のサンプルコード | 3,520円 |
 生成AIのしくみ 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる（岩波科学ライブラリー328） | 画像・音声・動画をつくる生成AIのしくみ | — | 1,650円 |
 画像生成AI Stable Diffusion スタートガイド | Stable Diffusionと拡散モデルによる画像生成 | Google Colab上でLoRAを追加学習（LoRAを作成）、txt2img・img2img・ControlNet | 2,376円 |
ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編
生成モデルを基礎から実装して学びたい人には、『ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編』がおすすめです。正規分布から拡散モデルまでの技術をつながりのあるストーリーで学べて、拡散モデルの学習は実装編で取り上げられています。段階を踏んで実装し、最後にはStable Diffusionのような画像生成AIを完成させます。
直感 生成AI ―ハンズオンで動かして学ぶ拡散モデル入門
コードを動かしながら拡散モデルの訓練やLoRAの学習に取り組みたい人には、『直感 生成AI ―ハンズオンで動かして学ぶ拡散モデル入門』がおすすめです。事前訓練済みモデルとオープンソースライブラリを活用し、専門知識がなくても実際にコードを動かしながら学べます。拡散モデルの訓練に加え、LoRAの訓練や、SDXL向けDreamBooth LoRAを自分で訓練するプロジェクト課題もあります。
拡散モデル データ生成技術の数理
拡散モデルの数理を学びたい人には、『拡散モデル データ生成技術の数理』がおすすめです。本書では、拡散モデルとデータ生成技術の数理を扱います。
機械学習のための確率過程入門（増補改訂版）
機械学習を支える確率過程を学びたい人には、『機械学習のための確率過程入門（増補改訂版）』がおすすめです。対象読者には、理工系・情報系の学部上級生から博士前期課程の大学院生に加え、関連業務の研究開発者や実験データ解析に関わる研究者も含まれます。機械学習の研究成果を専門領域に取り入れる際は、確率過程の基礎知識が欠かせません。
生成AIのしくみ 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる（岩波科学ライブラリー328）
画像・音声・動画を生み出す生成AIのしくみを知りたい人には、『生成AIのしくみ 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる』がおすすめです。画像・音声・動画をつくる生成AIの「流れ」がテーマです。
画像生成AI Stable Diffusion スタートガイド
Stable Diffusionで画像生成を始め、LoRAの追加学習まで学びたい人には、『画像生成AI Stable Diffusion スタートガイド』がおすすめです。拡散モデルで画像を生成する原理やWebUIの環境構築のほか、txt2img・img2img・ControlNet、Google Colab上でのLoRA作成も扱います。解説では、Google Colab Pro、Windows 10/11のNVIDIA GPU環境、macOS Apple silicon環境を取り上げています。
電子書籍は固定レイアウト型で、文字だけの拡大や検索などの機能は使えません。
学びたい内容から選ぶ
- 拡散モデルや画像生成AIを実装・訓練しながら学びたい人
- 拡散モデルや機械学習を支える数理を学びたい人
- 画像・音声・動画の生成AIの基本や仕組みを知りたい人
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