基于扩散模型的文本生成图像技术通过引入文本控制能力，实现从纯噪声和文本描述生成图像。核心步骤包括将输入文本编码为嵌入向量，修改 UNet 模型以融合文本条件数据，最终利用 Stable Diffusion 模型完成图像生成。该流程展示了条件 UNet 在文生图任务中的架构设计与训练逻辑。
在本节中，我们将为扩散模型添加文本控制能力。学习如何通过文字描述来引导图像生成过程，实现从'纯噪声 + 文本'生成图像，而不仅是从纯噪声生成。
在扩散模型的 UNet 模型训练流程中，我们仅训练模型从含噪图像中预测噪声。为实现文生图功能，需使用以下架构，将文本作为额外输入注入 UNet 模型：
这样的 UNet 模型称为条件 UNet 模型，或者更精确地说，是文本条件 UNet 模型，因为该模型会根据输入文本来生成图像。为了训练此类模型，首先我们需要将输入文本编码成一个可以输入 UNet 模型的嵌入向量。然后，我们需要对 UNet 模型稍作修改，以适配嵌入文本形式的额外输入数据 (除了图像之外)。接下来，首先介绍文本编码。
微信公众号「极客日志V2」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志V2 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
随机生成西班牙地址（支持马德里、加泰罗尼亚、安达卢西亚、瓦伦西亚筛选），支持数量快捷选择、显示全部与下载。 在线工具，随机西班牙地址生成器在线工具，online
基于开源反向 Alpha 混合算法去除 Gemini/Nano Banana 图片水印，支持批量处理与下载。 在线工具，Gemini 图片去水印在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
