2.1 三大生成模型

2.1.1 CLIP模型

CLIP模型是一种视觉与语言的编码器模型，用于建立图像和文字之间的联系。在Stable Diffusion中，CLIP模型起到辅助图像生成的作用。具体来说，CLIP模型的基本原理如下。

1）构建编码器：利用Transformer编码器分别对图像和文本进行编码，得到它们在共享的语义空间中的表示向量。

2）构建分类器：利用经过预训练的线性分类器及Softmax函数建立从编码向量到类别或标签的映射，实现对图像和文本的分类或判断。

3）联合训练：通过同时输入图像和文本来进行联合训练，使模型能够学习图像和文本之间的语义关系。

4）微调阶段：利用少量的标注数据及分类任务进行有监督的微调，加强模型在特定任务上的应用能力。

CLIP模型的核心思想是将图像和文本视为等价的表达并将它们映射到一个共享的语义空间中。这种方法有助于消除通常会出现的跨模态障碍问题，从而让模型更好地处理图像和文本之间的关系，完成图像检索、文本生成、图像描述等多种应用任务。

需要注意的是，CLIP模型需要大量的预训练数据和计算资源来进行训练及优化，因此需要特殊的硬件和专业的AI团队的支持。