扩散模型结合文本控制能力，实现从纯噪声加文本描述生成图像。通过修改 UNet 架构，将文本编码为嵌入向量并作为条件输入，完成文本条件 UNet 的训练与图像生成逻辑。
本节旨在为扩散模型注入文本控制能力。核心目标是实现从'纯噪声 + 文本'到图像的生成，而不仅仅是从纯噪声生成。
回顾扩散模型的 UNet 训练流程，通常只涉及从含噪图像预测噪声。要实现文生图功能，需调整架构，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，更精确地说是文本条件 UNet 模型，因为它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，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。
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