大语言模型应用指南：图像生成

大语言模型应用指南：图像生成

关键词：大语言模型，图像生成，文本到图像，生成对抗网络，变分自编码器，扩散模型

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

图像生成作为计算机视觉和人工智能领域的一个重要分支，一直是众多学者和工程师关注的焦点。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于大语言模型（Large Language Model，LLM）的图像生成技术取得了突破性的进展。这些技术能够根据自然语言描述生成高质量的图像，为计算机视觉、艺术创作、虚拟现实等领域带来了革命性的变革。

1.2 研究现状

目前，基于LLM的图像生成技术主要分为以下几类：

1. 文本到图像（Text-to-Image，T2I）：通过将自然语言描述转换为图像，实现文本内容到视觉内容的转化。例如，DALL-E和GANdis等模型可以根据自然语言描述生成相应的图像。
2. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：通