零样本学习通过使模型能够从文本描述创建图像，而无需为每种可能的概念提供显式训练示例，从而改进零样本文本到图像的生成。 这种方法依赖于模型从现有知识进行泛化并推断文本和视觉特征之间关系的能力。 例如，如果一个模型分别理解了“红色苹果”和“树”，即使训练数据中没有特定的短语，它也可以将这些概念组合起来生成“树上的红色苹果”的图像。 这减少了对详尽标记数据集的依赖，并允许模型有效地处理新颖或罕见的提示。
其背后的一个关键技术机制是使用跨模态嵌入，将文本和图像表示对齐在共享的语义空间中。 像 CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) 这样的模型在大型文本-图像对上进行训练，以学习单词如何与视觉模式相关联。 在生成图像时，文本提示被映射到这个共享空间，引导图像合成过程以匹配推断出的视觉属性。 例如，“带有翅膀的未来汽车”这样的提示利用了模型从不相关上下文中对“汽车”、“翅膀”和“未来”的理解，将它们组合成一个连贯的输出。 这避免了对特定于任务的微调的需求，使系统更加灵活和可扩展。
实际实现通常涉及预训练的transformer或扩散模型。 例如，扩散模型可以使用 CLIP 嵌入将随机噪声模式迭代地细化为与文本提示对齐的图像。 开发人员可以通过设计优先考虑语义一致性的架构（例如将特定单词链接到图像区域的注意力层）来优化此过程。 这种方法还可以处理边缘情况，例如通过重新组合已知属性（向日葵形状 + 蓝色）来生成“带有蓝色花瓣的向日葵”。 通过专注于泛化而不是记忆，零样本学习使文本到图像的系统更能适应多样化的用户输入，同时保持计算效率。