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主流文生图模型如Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E的底层架构通常是扩散模型与CLIP文本编码器的结合
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7/6/2026
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AI漫剧制作全流程：从剧本到脚本的实战指南
bilibili绘梦_无用师7/4/2026
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Unverified主流扩散模型通常结合U-Net骨干网络与CLIP文本编码器78% similarUnverifiedStable Diffusion 的核心原理是在压缩后的潜在空间中进行去噪生成，采用CLIP文本编码器理解提示词、U-Net架构执行去噪、VAE解码器还原图像的三段式流程75% similarUnverified论文《Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation》将扩散模型迁移到离散文本上以实现可控生成，被公认为扩散语言模型方向的开山之作74% similarUnverifiedDALL·E 2/3等传统图像生成流水线通常采用文本编码器加扩散模型的级联架构，文本先由CLIP等模型编码为向量再由扩散模型解码为图像74% similarUnverified早期的Stable Diffusion和DALL·E 2在概念绑定方面表现较差，而SDXL、DALL·E 3和Midjourney v5等模型通过引入更强文本编码器等策略显著提升了准确性74% similar
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