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13.7 多模态生成模型：CLIP、DALL-E、Stable Diffusion原理

多模态生成模型旨在理解并生成跨越不同模态（如文本与图像）的内容。本节聚焦于三个里程碑式的工作：CLIP作为跨模态理解的基础，DALL-E作为基于自回归架构的文本到图像生成模型，以及Stable Diffusion作为基于潜在扩散模型的文本到图像生成框架。三者共同构成了现代多模态生成系统的技术基石。

13.7.1 CLIP：跨模态对比学习与联合表征

CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）的核心思想是通过海量的“图像-文本对”进行对比学习，构建一个能够对齐视觉与语言概念的共享表示空间，从而实现开放世界的零样本识别能力[1]。

模型架构与训练目标：
CLIP采用双编码器结构：一个图像编码器（如Vision Transformer或ResNet）将图像III映射为特征向量vI\mathbf{v}_IvI​；一个文本编码器（如Transformer）将文本描述TTT映射为特征向量vT\mathbf{v}_TvT​。模型的目标是使得配对(I,T)(I, T)(I,T)的特征相似度远高于非配对组合。

给定一个包含NNN个“图像-文本对”的批次，CLIP的对称对比损失函数如下：

Lcontrast=12[Limage+Ltext] \mathcal{L}_{contrast} = \frac{1}{2} \left[ \mathcal{L}_{image} + \mathcal{L}_{text} \right]Lcontrast​=21​[Limage​+Ltext​]

其中：

Limage=−1N∑i=1Nlog⁡exp⁡(vIi⋅vTi/τ)∑j=1Nexp⁡(vIi⋅vTj/τ) \mathcal{L}_{image} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \log \frac{\exp(\mathbf{v}_{I_i} \cdot \mathbf{v}_{T_i} / \tau)}{\sum_{j=1}^{N} \exp(\mathbf{v}_{I_i} \cdot \mathbf{v}_{T_j} / \tau)}Limage​=−N1​i=1∑N​log∑j=1N​exp(