第7章：图像生成与编辑

文本到图像生成（Text-to-Image Generation）：Stable Diffusion, DALL-E 2等

1. 核心概念与技术背景

文本到图像生成（Text-to-Image Generation）是扩散模型最具影响力的应用之一，其目标是根据自然语言描述生成高质量的图像。核心挑战在于：

  • 跨模态对齐：将文本语义空间与图像像素空间映射对齐。
  • 细粒度控制：实现细节（如物体属性、空间关系）的精确生成。

关键技术演进：

  • CLIP模型（Contrastive Language-Image Pretraining）：为文本-图像对齐提供共享嵌入空间。
  • Latent Diffusion：在低维隐空间进行扩散，显著降低计算成本（Stable Diffusion的核心创新）。
  • 级联模型：如DALL-E 2的两阶段生成（先生成低分辨率图像，再超分）。

2. 主流模型架构对比

2.1 Stable Diffusion

# 伪代码：Stable Diffusion核心流程
text_embedding = clip.encode_text(prompt)          # 文本编码
latent_noise = torch.randn((1,4,64,64))            # 隐空间噪声
for t in reversed(range(T)):
    latent_noise = unet(latent_noise, t, text_embedding)  # 隐空间去噪
image = vae.decode(latent_noise)                   # 隐空间→像素空间

关键设计：

  • 隐空间扩散（VAE压缩图像到4×64×64维度）
  • U-Net中加入交叉注意力层处理文本条件
  • 开放模型权重推动社区生态

2.2 DALL-E 2

两阶段生成流程：

  1. Prior模型：文本嵌入→CLIP图像嵌入（扩散模型或自回归模型）
  2. Decoder模型：CLIP嵌入→高清图像（扩散模型）

优势：生成图像与文本语义高度一致，支持零样本编辑（如替换物体）。

3. 实际案例研究

案例1：艺术创作辅助

  • 输入文本："Cyberpunk cityscape with neon-lit flying cars, rain reflections, 4K detailed"
  • 输出效果：生成可用于游戏概念设计的素材，支持多视角变体生成。

案例2：电商产品图生成

# 电商场景示例代码（简化版）
prompt = "Modern wooden desk with laptop and coffee cup, product photography lighting"
image = stable_diffusion.generate(
    prompt, 
    guidance_scale=7.5,  # 控制文本条件强度
    steps=50            # 采样步数
)

商业价值：降低产品摄影成本，支持A/B测试不同展示方案。

4. 技术挑战与解决方案

挑战解决方案
文本-图像偏差增强CLIP预训练、使用更细粒度的提示工程
生成多样性不足调节temperature参数、多采样+排序
计算资源需求量化模型权重、使用蒸馏技术（如Stable Diffusion-Lite）

5. 伦理与版权考量

  • 数据偏见：训练数据中的文化/性别偏差可能反映在生成结果中
  • 版权争议：生成内容是否包含训练数据中受版权保护的素材
  • 应对措施：
    • 使用清洗后的数据集（如LAION-5B过滤版）
    • 添加水印标识AI生成内容

6. 未来方向

  • 动态编辑：通过扩散潜空间实现实时文本驱动编辑
  • 3D生成扩展：结合NeRF技术从文本生成3D模型
  • 多模态交互：支持文本+草图混合条件生成

图表建议：

  1. Stable Diffusion架构示意图（标注VAE/U-Net/CLIP模块）
  2. 文本到图像生成质量对比图（不同guidance_scale的效果）
  3. 伦理问题案例：同一提示在不同文化背景下的生成差异

该内容设计特点：
1. 理论-实践结合：包含伪代码和实际应用案例
2. 对比分析：横向比较不同模型架构
3. 可视化建议：明确标注需要辅助理解的图表
4. 伦理讨论：符合现代AI开发规范要求
5. 前沿展望：引导读者思考技术边界
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