如果您正在为应用程序设计徽标，或者想在不花费太多时间和金钱的情况下快速完成徽标设计任务，您会怎么做？大多数人第一反应可能就是使用图像生成技术，因为它不仅高效，还广泛应用。
我的第一步就是上网搜索，发现像 Stable Diffusion、DALL-E 和 Midjourney 这样的技术在图像生成领域占据领先地位。在本文中，我将深入探讨这些顶级模型的核心技术之一——文本到图像的扩散模型。
Text2Image，文本到图像Stable Diffusion 模型是一种生成式人工智能，可以从文本描述中创建图像。这些模型使用一种称为扩散的技术，该技术从随机噪声模式开始，然后逐渐将其细化为与给定文本输入匹配的连贯图像。该过程由深度学习模型指导，该模型已在大型图像数据集及其相应描述上进行了训练。
文本到图像稳定扩散模型的主要功能包括：
多面性：这些模型能够根据所提供的文本提示生成多种类型的图像，涵盖从逼真的照片到各种艺术风格的图稿。生成结果的多样性取决于文本提示的具体性和创造性。
高质量：这些模型可以生成高分辨率的图像，细节和保真度往往令人惊叹。“稳定”一词表明它们能够持续生成连贯且具有视觉吸引力的图像。
控制和定制：用户可以通过详细的文本描述来引导图像生成过程，指定所需的样式、构图，甚至包括或排除的特定元素，从而实现高度的可控性和定制化。
迭代优化：模型支持迭代生成，初始输出可以通过进一步的文本反馈进行优化或调整。这种模式使用户与 AI 之间的创作过程更加互动和协作。
可及性：尽管技术复杂，这些模型已通过简洁易用的界面和平台面向大众开放，使专业人士和业余爱好者都能轻松体验 AI 驱动的图像生成。
生成式 AI 的重大进步：Stable Diffusion 模型代表了生成式 AI 的一次重大突破，为艺术家、设计师、内容创作者以及所有对技术与创造力交融感兴趣的人提供了全新的创作可能。
我将寻找可以将文本描述转换为图像的工具。我们可以使用两个功能强大、易于使用且开源的工具：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
我们的纯文本描述并不能完全或准确地捕捉主题的本质。这向我们表明，仅使用文本提示并不能产生准确的结果。这让我们想知道是否有办法更有效地将样式、颜色和其他细节注入模型。此时，IP-Adapter 型号作为重要的解决方案开始发挥作用。
在此模型中，可以同时输入文本和图像，以便更精确地描述主题。
现在的主要挑战是管理形状。这就是 ControlNet 或 T2I-Adapter 等模型发挥作用的地方。
IP-Adapter 模型以其效率而著称，只有 2200 万个参数。它可以使用 VAE 或剪辑图像编码器作为特征提取器。
它通过交叉注意力层集成图像和文本嵌入，通过组合这些元素来提高 UNet 模型的性能。相反，ControlNet 模型拥有更大的容量，与具有大约 8.5 亿个参数的 UNet 模型相同。
此外，T2I-Adapter 还为架构带来了一个额外的层，其中包含 7700 万个参数。这些附加模型在使文本到图像模型能够更准确、更可控地生成图像方面发挥着至关重要的作用。
参考资料：
https://medium.com/@mzeynali01/controllable-text2image-is-all-you-need-e7cdee8348d4
