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爱分享的飘哥

第八十三章：实战篇：文 → 图：Prompt 控制图像生成系统构建——从“咒语”到“神作”的炼成！前言：从“纸上谈兵”到“落地开花”——你的文生图系统，Ready Go！之前我们聊了那么多文生图的理论（比如扩散模型、潜在空间、微调），是不是感觉AI画画这事儿有点像“纸上谈兵”？想亲手搭建一个能听懂你“咒语”（Prompt），然后“唰”地一下，把图片变出来的系统，是不是感觉门槛很高？

论文阅读：Taxonomy of Adversarial Attacks on Text-to-Image Generative Models论文链接文生图模型因为其强大的生成能力而十分流行。，然而，一些揭示了文生图模型的弱点的对抗攻击引起了广泛地关注。这些对抗攻击会使得模型生成一些不安全的内容，比如暴力、血腥和色情等。本文提出了一个文生图模型上的对抗攻击的分类法，将这些对抗攻击分为了5个类别： Typographic Attacks：扰动输入文本提示词，使得模型生成不准确的内容。 Figurative Attacks：替换敏感词以逃避关键词过滤器。 Camouflage Attacks：通过一些稀有的表达方式，使得模型生成自认为安全，但是对

【Stable Diffusion XL】huggingface diffusers 官方教程解读相关链接： GitHub： https://github.com/huggingface/diffusers 官方教程：https://huggingface.co/docs/diffusers/tutorials/tutorial_overview StableDiffuson: https://huggingface.co/blog/stable_diffusion#how-does-stable-diffusion-work

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