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。
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基于STM32的智能家居环境监测与控制系统设计 摘要 本论文设计并实现了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能家居环境监测与控制系统。系统通过集成多参数环境传感器，构建了完整的家居环境感知-决策-执行闭环，实现了对室内温湿度、烟雾浓度、一氧化碳、空气质量、光照强度及大气压强的精准监测。设计采用模块化架构，利用OLED显示屏进行本地数据可视化，通过步进电机控制窗户开闭实现自动通风，结合LED照明系统调节室内光线，并借助ESP8266-WIFI模块接入机智云平台实现远程监控。系统支持手动模式（APP远程控制）与自动模式（阈值触发联动）双模式运行，创新性地引入用户习惯学习的阈值自适应机制，显著提升系统个性化体验。测试表明，系统在典型家居环境中温湿度误差<±2%，气体浓度误差<±5%，关键安全事件响应时间<3秒，WIFI连接成功率>98%，功耗控制在待机<1W的水平。本设计不仅有效提升了家居环境的安全性与舒适度，还通过智能化管理降低了能源消耗，为低成本、高可靠性的智能家居系统开发提供了实践范本。 关键词：STM32；智能家居；环境监测；WIFI通信；机智云；自动控制；多传感器融