多模态 AI 结合了不同类型的数据（如文本和图像），以使系统能够理解和生成跨模态的内容。在文本到图像生成中，这些模型分析文本描述并将其转化为视觉表示。这个过程涉及两个主要阶段：理解文本输入和生成相应的图像。像 DALL-E 和 Stable Diffusion 这样的模型使用基于 Transformer 的架构来解释文本，捕捉对象、属性和关系等细微之处。图像生成阶段通常采用扩散模型，这些模型在文本嵌入的引导下，迭代地将随机噪声细化为连贯的图像。通过在训练过程中对齐文本和图像数据，这些模型学习将语言概念映射到视觉特征。
训练用于文本到图像任务的多模态 AI 依赖于大量的成对文本和图像数据集。例如，CLIP（对比语言-图像预训练）常用于在文本和图像之间创建共享嵌入。CLIP 在图像-字幕对上进行训练，学习将诸如“一个红色气球”之类的短语与相应的视觉特征关联起来。这种共享嵌入空间允许扩散模型（如 Stable Diffusion 中的模型）通过使用交叉注意力层来有条件地生成图像。这些层使得模型能够在图像合成的不同阶段专注于文本提示的特定部分。例如，当生成“一只戴太阳镜在沙滩上的猫”时，模型可能首先关注“猫”来塑造主要对象，然后是“太阳镜”以添加细节，最后是“沙滩”来设置背景。
文本到图像生成中的挑战包括维持复杂提示的连贯性以及避免训练数据带来的偏差。例如，像“一座有漂浮汽车的未来城市”这样的提示要求模型正确放置对象并遵循物理上的合理性。开发者通常会在特定领域的数据上微调模型，或使用诸如分割图之类的控制机制来提高精度。应用范围从图形设计工具到游戏原型制作。然而，道德问题，例如用于深度伪造的滥用，需要采取保护措施，比如对生成的图像添加水印。像 Hugging Face 的 Diffusers 库这样的开源框架提供了易于访问的 API，供开发者试验这些模型，同时通过潜在空间扩散等优化解决了可扩展性和资源限制问题。
