问题一：CLIP是什么，它有什么用途？
CLIP是什么，它有什么用途？
参考回答：
CLIP是Contrastive Language-Image Pre-Training的缩写，是一个大规模预训练图文表征模型。它通过学习图文对的关系，使得模型能够理解文本描述与图像内容之间的对应关系，从而实现zero-shot transfer，即对于未知类别的图像，可以通过文本描述进行分类。
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问题二：Stable Diffusion是如何工作的？
Stable Diffusion是如何工作的？
参考回答：
1、图像编码器将图像从像素空间（Pixel Space）压缩到更小维度的潜在空间（Latent Space），捕捉图像更本质的信息；
2、对潜在空间中的图片添加噪声，进行扩散过程（Diffusion Process）；
3、通过CLIP文本编码器将输入的描述语转换为去噪过程的条件（Conditioning）；
4、基于一些条件对图像进行去噪（Denoising）以获得生成图片的潜在表示，去噪步骤可以灵活地以文本、图像和其他形式为条件（以文本为条件即 text2img、以图像为条件即 img2img）；
5、图像解码器通过将图像从潜在空间转换回像素空间来生成最终图像。
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问题三：什么是潜在空间（Latent Space）？
什么是潜在空间（Latent Space）？
参考回答：
潜在空间是一个低维空间，其中每张图片都对应一个点。在这个空间中，相近的点可能代表内容或风格相似的图片。AI通过学习找到了一个“图片潜在空间”，使得在处理图像时能够更高效，同时保持甚至提高生成图像的效果。潜在空间的维度远小于像素空间，因此AI在处理时更加得心应手，并且对算力和显卡性能的要求显著降低。
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问题四：Stable Diffusion中的去噪过程是如何受文本控制的？
Stable Diffusion中的去噪过程是如何受文本控制的？
参考回答：
在Stable Diffusion中，当AI建立了“文字潜在空间”到“图片潜在空间”的对应关系后，就能够通过文本描述来控制图片的去噪过程。具体来说，通过CLIP文本编码器将输入的描述语转换为去噪过程的条件，从而实现对生成图像内容的控制。
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问题五：视觉大模型如何提高AIGC的感知能力？
视觉大模型如何提高AIGC的感知能力？
参考回答：
视觉大模型如Swin Transformer、ViTAE Transformer等，通过无监督预训练和微调的范式，可以在多个视觉感知任务上取得优异的性能，显著提升AIGC的感知能力，使其能够解决不同场景、环境和条件下的视觉感知问题。
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