【Datawhale X 魔塔 AI 夏令营】 Task 1 笔记

task 1 学习链接

文生图的历史

文生图（Text-to-Image Generation）技术的发展历程可以概括为以下几个阶段：

1. 早期探索（20世纪60年代-20世纪90年代）
   • 依赖规则和模板匹配，生成简单图形。
   • 图像质量低，应用场景有限。
2. 基于统计模型的方法（2000年代）
   • 利用概率图模型和统计语言模型生成图像。
   • 图像质量有所提升，但仍较粗糙。
3. 深度学习的崛起（2010年代）
   • GAN技术的引入极大提高了图像质量。
   • DCGAN、Pix2Pix等模型进一步提升细节和逼真度。
4. 大规模预训练模型（2020年代）
   • CLIP、DALL-E、Stable Diffusion等模型出现。
   • 能够生成高质量、复杂图像，广泛应用于多个领域。

文生图基础知识介绍

主要流程

图片来自Task 1学习手册

提示词(Prompts)

• 重要性：提示词对于生成高质量图像