文生图（Text-to-Image）的发展
文章目录
- 1. 早期探索（2010-2015）：传统方法与初步尝试
- 2. 文本条件GAN时代（2016-2019）
- 3. 自回归与VQ-VAE时代（2019-2021）
- 4. 扩散模型革命（2021-2022）
- (1) 扩散模型基础突破
- (2) 潜空间扩散（Latent Diffusion）
- (3) 多模态预训练融合
- 5. 大模型时代（2023至今）
- (1) 更高分辨率与可控性
- (2) 多模态统一架构
- (3) 商业化与垂直应用
- 技术对比与关键突破
- 未来方向
- 总结
文生图（Text-to-Image）模型是生成式AI的重要分支，其技术发展经历了从传统方法到深度学习，再到多模态大模型的演进过程。以下是关键发展阶段和技术突破的详细梳理：
1. 早期探索（2010-2015）：传统方法与初步尝试
- 基于检索与拼接：
- 通过文本标签检索图像库中的匹配内容，拼接生成结果（如MIT的Picture系统）。
- 局限性：依赖现有图像库，无法生成新内容。
- 生成对抗网络（GAN）雏形：
- 2014年GAN的提出为生成模型奠定基础，但早期GAN（如DCGAN）仅能生成低分辨率图像，无法结合文本。
2. 文本条件GAN时代（2016-2019）
- 文本编码器与GAN结合：
- StackGAN（2016）：首篇文本生成图像的GAN论文，通过两阶段生成（低分辨率→高分辨率）。
- AttnGAN（2018）：引入注意力机制，实现文本与图像区域的细粒度对齐。
- StyleGAN-T（2022）：适配文本输入的StyleGAN变体，生成质量显著提升。
- 局限性：
- 生成多样性不足，易出现模式坍塌（mode collapse）。
- 文本对齐能力有限，复杂场景描述难以实现。
3. 自回归与VQ-VAE时代（2019-2021）
- VQ-VAE + 自回归模型：
- DALL·E 1（OpenAI, 2021）：
- 使用离散编码（VQ-VAE）将图像压缩为token，结合Transformer自回归生成。
- 支持多模态输入（文本+图像），但生成分辨率较低（256x256）。
- CogView（清华, 2021）：
- 中文领域的首个大规模文生图模型，基于类似架构。
- DALL·E 1（OpenAI, 2021）：
- 优势：
- 生成多样性优于GAN，支持更长文本输入。
- 缺陷：
- 自回归生成速度慢，无法编辑已生成部分。
4. 扩散模型革命（2021-2022）
(1) 扩散模型基础突破
- DDPM（2020）和DDIM（2021）的提出，为高质量生成提供新范式。
- GLIDE（OpenAI, 2021）：
- 首个基于扩散模型的文生图系统，支持文本引导生成和编辑。
- 使用Classifier-Free Guidance提升文本对齐能力。
(2) 潜空间扩散（Latent Diffusion）
- Stable Diffusion（StabilityAI, 2022）：
- 关键创新：在VAE的潜空间进行扩散，大幅降低计算成本（生成512x512图像仅需4GB显存）。
- 开源生态推动社区爆发（插件、微调工具如LoRA）。
- Imagen（Google, 2022）：
- 直接在高分辨率像素空间扩散，结合T5-XXL文本编码器，生成质量领先。
(3) 多模态预训练融合
- CLIP引导：
- 利用CLIP的图文对齐能力优化生成（如DALL·E 2的“unCLIP”架构）。
- 统一表征：
- Parti（Google, 2022）：将图像和文本统一编码为token序列，基于ViT-VQGAN和Pathways架构。
5. 大模型时代（2023至今）
(1) 更高分辨率与可控性
- SDXL（2023）：
- Stable Diffusion的升级版，基础模型参数量增至35亿，支持1024x1024生成。
- 引入多尺度训练和Refiner模块优化细节。
- ControlNet：
- 通过额外输入（如边缘图、深度图）实现精细化控制。
(2) 多模态统一架构
- Emu（Meta, 2023）：
- 单模型支持文生图、图生文、视频生成等多任务。
- Stable Diffusion 3（2024）：
- 融合扩散模型与Transformer，改进文本编码和理解能力。
(3) 商业化与垂直应用
- MidJourney：
- 专注艺术创作，通过用户反馈迭代优化风格化生成。
- Adobe Firefly：
- 集成到Photoshop，支持基于文本的图像编辑（如“生成填充”）。
技术对比与关键突破
| 技术阶段 | 代表模型 | 核心方法 | 优缺点 |
|---|---|---|---|
| 传统方法 | Picture | 图像检索拼接 | 无创造性，依赖库 |
| 文本GAN | AttnGAN | GAN+注意力机制 | 分辨率低，文本对齐弱 |
| 自回归模型 | DALL·E 1 | VQ-VAE+Transformer | 生成慢，离散token限制 |
| 扩散模型 | Stable Diffusion | 潜空间扩散+CLIP | 高质量开源，计算高效 |
| 多模态大模型 | SDXL | 混合架构+超参优化 | 高分辨率，可控性强 |
未来方向
- 3D与视频生成：
- 如Stable Video Diffusion、Sora（OpenAI）扩展至动态内容。
- 实时生成与交互：
- 一步生成模型（如LCM-LoRA）降低延迟。
- 版权与伦理：
- 数据清洗（如LAION-5B过滤）、生成内容溯源（水印技术）。
- 个性化与轻量化：
- 微调技术（DreamBooth）、小型化部署（移动端扩散模型）。
总结
文生图模型从早期受限的GAN架构，发展到如今以扩散模型为核心、结合多模态预训练的技术体系，实现了从“能生成”到“高质量、可控、开放生态”的跨越。未来随着多模态大模型的演进，文生图技术将进一步融入创作工具、娱乐和教育等领域，成为AI基础设施的重要组成部分。