主流文生图产品是如何基于扩散模型构建的？

1. 以潜在扩散为通用底座

当前主流文生图产品大多建立在潜在扩散架构之上。它们在潜空间中执行扩散，配合文本编码器与交叉注意力实现文本到图像的控制，从而在可控算力下获得高质量输出。开源的 Stable Diffusion 系列是这一路线的代表，被广泛用于设计、营销素材与概念图生产。

2. 闭源产品叠加专有增强

闭源产品在此之上叠加各自的专有技术。例如部分系统采用级联式扩散实现高分辨率输出，部分使用更强的文本编码器提升提示理解能力，还有产品通过整流流 Transformer 等新一代架构进一步提升真实感与提示遵循度。

3. 从图像延伸到多模态

同一套扩散范式还被扩展到视频与三维生成——在时间维度上扩展扩散过程以生成连贯短片，或用于三维模型与纹理生成。这意味着扩散模型正从单一的图像引擎，演进为支撑多模态内容生成的通用基础。