2.1 三大生成模型

2.1.1 CLIP模型

CLIP模型是一種視覺與語言的編碼器模型，用于建立圖像和文字之間的聯(lián)系。在Stable Diffusion中，CLIP模型起到輔助圖像生成的作用。具體來說，CLIP模型的基本原理如下。

1）構(gòu)建編碼器：利用Transformer編碼器分別對圖像和文本進(jìn)行編碼，得到它們在共享的語義空間中的表示向量。

2）構(gòu)建分類器：利用經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的線性分類器及Softmax函數(shù)建立從編碼向量到類別或標(biāo)簽的映射，實現(xiàn)對圖像和文本的分類或判斷。

3）聯(lián)合訓(xùn)練：通過同時輸入圖像和文本來進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)圖像和文本之間的語義關(guān)系。

4）微調(diào)階段：利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)及分類任務(wù)進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)，加強(qiáng)模型在特定任務(wù)上的應(yīng)用能力。

CLIP模型的核心思想是將圖像和文本視為等價的表達(dá)并將它們映射到一個共享的語義空間中。這種方法有助于消除通常會出現(xiàn)的跨模態(tài)障礙問題，從而讓模型更好地處理圖像和文本之間的關(guān)系，完成圖像檢索、文本生成、圖像描述等多種應(yīng)用任務(wù)。

需要注意的是，CLIP模型需要大量的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練及優(yōu)化，因此需要特殊的硬件和專業(yè)的AI團(tuán)隊的支持。