PyTorch 框架下实现基于文本引导的图像生成技术，核心在于为扩散模型添加文本控制能力。通过文本编码生成嵌入向量，并将其注入条件 UNet 模型，实现从“纯噪声 + 文本”到目标图像的生成。Stable Diffusion 架构在此过程中负责处理图像潜空间与文本条件的融合，关键在于理解文本数据如何影响去噪过程。
这里我们要给扩散模型加上文本控制的能力。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。要实现文生图功能，得用下面的架构，把文本作为额外输入注入 UNet 模型：
这种 UNet 叫条件 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能喂给 UNet 的嵌入向量。然后对 UNet 稍作修改，适配嵌入文本形式的额外输入数据（除了图像之外）。先来看看文本编码部分。
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