扩散模型引入文本控制能力是实现文生图的关键。通过修改 UNet 架构并接入文本嵌入向量，模型能依据文字描述生成图像。Stable Diffusion 利用此机制，将自然语言编码后注入条件生成网络，从而完成从纯噪声到特定内容的图像合成。
我们要给扩散模型加上文本控制的能力。目标是实现从纯噪声加文本描述直接生成图像，而不仅仅是处理纯噪声。
在扩散模型 UNet 的训练流程里，我们只让模型预测含噪图像中的噪声。要实现文生图功能，需要调整架构，把文本作为额外输入注入 UNet 模型：
这种经过调整的 UNet 被称为条件 UNet，更准确说是文本条件 UNet，因为它会根据输入文本来生成图像。为了训练这类模型，首先得把输入文本编码成 UNet 能接受的嵌入向量。接着要微调 UNet 结构，适配这种额外的文本输入数据。下面先介绍文本编码部分。
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