深入解析文生图技术（附完整代码实战）

✨什么是文生图（Text-to-Image）？

Text-to-Image 是一种人工智能模型，能够根据输入的文字（Prompt）生成对应的图像。目前主流方案有：

• Stable Diffusion（SD）
• DALL·E 系列
• Midjourney（闭源）
• DeepFloyd IF（更适合文字融图）

在本篇文章中，我们将基于开源、可本地部署的 Stable Diffusion 来实现一个高质量文生图生成系统。

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🧱技术原理简述

Stable Diffusion 的核心原理包含以下几个关键点：

1. Diffusion（扩散过程）：逐步将图片加噪直至纯噪声。
2. Denoising（去噪过程）：模型学习如何从噪声中“恢复”原图。
3. CLIP 编码器：用于将文本 Prompt 编码成向量表示。
4. UNet 架构：用于预测去噪结果。

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🛠️环境准备

建议使用 Python 3.10 + GPU（显卡12G以上，支持 CUDA）

conda create -n text2img python=3.10
conda activate text2img

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install diffusers transformers accelerate safetensors

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📦加载Stable Diffusion模型

我们使用 GitHub 上的 runwayml/stable-diffusion-v1-5 作为基础模型：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.<