视觉语言模型 (VLM) 本质上并非设计用于根据文本生成图像。相反，它们的主要功能是理解和分析视觉和文本数据之间的关系。例如，CLIP 或 Flamingo 等模型经过训练，可以将图像与文本描述对齐，从而实现通过文本提示进行图像分类或回答有关视觉内容的问题等任务。这些模型处理这两种模态以建立联合表示，但缺少生成新图像所需的解码器组件。图像生成需要专门的架构，例如扩散模型或自回归 Transformer，这些架构与传统的 VLM 不同。
要根据文本生成图像，开发者通常使用专门的生成模型，如 Stable Diffusion、DALL-E 或 Imagen。这些系统整合文本编码器（有时源自 VLM）来解释提示，并与合成像素的图像解码器配对。例如，Stable Diffusion 使用类似 VLM 的文本编码器将提示转换为潜在表示，然后引导扩散过程创建图像。虽然 VLM 有助于理解文本，但实际生成依赖于专门训练用于合成视觉内容的其他神经网络。这种分离意味着，尽管 VLM 通过提高提示理解能力来增强文本到图像系统，但它们无法独立生成图像。
混合系统有时会将 VLM 与生成模型结合以优化输出。例如，文本到图像管道可能会使用 CLIP 来评估生成的图像与输入文本的匹配程度，从而迭代地改进结果。然而，开发者应该认识到 VLM 和图像生成器扮演着不同的角色。如果你的目标是图像合成，Stable Diffusion API 或 DALL-E 等工具更适合。VLM 在跨模态理解任务中表现出色——例如根据文本检索图像或解释视觉内容——但图像生成仍然是专门模型的领域。理解这种区别有助于为涉及多模态 AI 的项目选择合适的工具。