一、训练前：数据与架构的基础准备
1. 数据采集与预处理：从规模到质量的把关
生图模型的训练依赖大规模高质量图文对数据集，目前主流数据集如LAION-5B（包含58亿个图文样本）、COCO（12万张图像+50万条描述）等。数据预处理需完成三大步骤：首先是去重（通过哈希算法删除重复样本），其次是过滤低质量内容（如模糊、色情、暴力图像），最后是图文对齐（用CLIP模型计算图文匹配分数，保留分数≥0.3的样本，确保文本与图像的相关性）。例如LAION-5B经过预处理后，有效样本量约为40亿，为模型学习"文本-图像"映射关系提供了坚实基础。
2. 模型架构：以Diffusion为核心的技术选型
当前生图技术的主流架构是扩散模型（Diffusion Model），其核心逻辑是通过"逆向扩散过程"将随机噪声逐步转换为图像。为解决原始扩散模型计算量大的问题，latent diffusion架构成为行业标准------它将图像压缩至latent空间（分辨率从512×512降至64×64），计算量减少约8倍。模型的核心组件包括：（1）UNet网络：预测每一步的噪声，通过交叉注意力层（Cross-Attention）融合文本条件；（2）VAE（变分自动编码器）：实现图像与latent空间的双向转换；（3）CLIP文本编码器：将文本转换为向量表示。例如Stable Diffusion采用的latent diffusion架构，训练速度较原始扩散模型提升4-5倍，同时保持图像质量。
二、训练中：从噪声到图像的参数迭代
1. 损失函数与优化器：量化误差的核心工具
扩散模型的训练目标是最小化"预测噪声"与"真实噪声"的差异，常用损失函数为均方误差（MSE），公式为：L = E[||ε_θ(x_t, t, c) - ε||²]（其中ε_θ是模型预测的噪声，ε是真实噪声，x_t是t步的带噪图像，c是文本条件）。优化器通常选择AdamW（权重衰减率0.01），学习率设置为1e-4，通过梯度下降逐步调整模型参数。
2. 训练策略：效率与效果的平衡
训练过程需优化三大关键参数：（1）批量大小（Batch Size）：主流设置为256-512（如Stable Diffusion用256），更大的批量可提升梯度估计的稳定性，但需更多显存；（2）混合精度训练（FP16）：将模型参数从32位浮点型转为16位，显存占用减少50%，同时通过梯度缩放避免梯度消失；（3）分布式训练：采用多GPU并行（如PyTorch的DistributedDataParallel），训练速度随GPU数量线性提升（例如8张A100 GPU可将训练时间从30天缩短至4天）。此外，训练周期（Epoch）通常设置为50-100，确保模型充分学习数据中的规律。
三、推理时：从文本到图像的生成链路
1. 文本编码：将语言转化为机器可理解的向量
文本条件的注入依赖预训练的文本编码器，主流选择是CLIP模型的文本分支（如CLIP ViT-L/14）。它将输入文本（如"一只坐在沙发上的红猫"）转换为768维的向量表示，再通过交叉注意力层传递给UNet网络。文本编码器的性能直接影响生成结果与文本的匹配度------例如CLIP ViT-L/14的文本编码精度较基础版高20%，能更好理解复杂描述。
2. 扩散采样：噪声到图像的逆向推导
采样过程是扩散模型的"推理核心"，需通过迭代步骤逐步去除噪声。为提升生成速度，行业常用快速采样器如DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）、PLMS（Pseudo-Linear Multistep）等，将采样步数从1000步降至20-50步（生成时间从10秒缩短至1秒）。采样过程的核心逻辑是：模型根据当前带噪图像x_t、时间步t和文本条件c，预测噪声ε_θ，再通过逆向公式逐步去噪，最终得到清晰图像。
3. 解码输出：从Latent空间到RGB图像
Latent diffusion架构中，采样得到的是64×64的latent向量，需通过VAE解码器转换为RGB图像。解码器采用卷积神经网络（CNN），将latent向量放大8倍（64×64→512×512），并恢复颜色与细节。例如生成一张512×512的图像，VAE解码时间约为0.1秒（A100 GPU），占总生成时间的10%以内。解码后的图像还需经过简单后处理（如颜色归一化），才能输出符合人眼视觉习惯的结果。
四、后处理：从可用到优质的调优技巧
1. 提示词工程：用语言精准引导生成
提示词（Prompt）是文本到图像的"翻译器"，需遵循"具体+结构化"原则。正向提示词应包含细节描述（如"a red cat with green eyes, sitting on a brown leather couch, soft natural light from window, 8k resolution, highly detailed fur"），反向提示词用于排除低质量特征（如"low quality, blurry, distorted, extra limbs, text, watermark"）。实验表明，优质提示词可将生成结果的用户满意度从60%提升至85%------例如添加"highly detailed"可使毛发细节的清晰度提升40%。
2. 参数调优：平衡速度与质量的关键
推理阶段的核心可调参数包括：（1）采样步数（Steps）：20-50步是性价比最高的区间（步数越多质量越高，但生成时间线性增加）；（2）CFG scale（Classifier-Free Guidance）：控制文本与图像的匹配度，一般取7-10（过高会导致图像过曝或细节扭曲，过低则偏离文本描述）；（3）种子（Seed）：随机数生成器的初始值，固定种子可复现相同图像，方便调试。例如，当CFG scale从5提升至9时，文本匹配度提升30%，但图像自然度下降15%，需根据需求权衡。
五、挑战与展望：技术演进的前沿方向
尽管生图技术已实现高画质输出，但仍面临三大挑战：一是生成一致性（如多帧图像中的角色特征保持，目前误差率约25%），二是伦理风险（如深度伪造、版权争议，全球已有12个国家出台相关监管政策），三是计算成本（生成一张1024×1024的图像需A100 GPU约3秒，成本约0.1元）。未来技术演进方向包括：更高效的采样算法（如RealNVP等Flow模型与扩散的结合，采样步数可降至10步以内）、更小的模型体积（如DistilDiffusion将模型压缩60%，适用于移动端）、更强的可控性（如ControlNet通过边缘、姿态等额外条件，精准控制生成内容）。这些方向将推动生图技术从"能生成"向"能控制、能落地"演进。