目录

1.介绍

2.发展历史

2.1.早期探索阶段（1980-2014 年）

2.1.1.卷积神经网络（CNN）

2.1.2.生成对抗网络（GAN）的提出

2.2.GAN主导时代（2015-2018 年）

2.2.1.高分辨率GAN的突破

2.2.2.文本-图像对齐的改进

2.3. Diffusion革命（2021–2022）

2.3.1.扩散模型（Diffusion Model）的崛起

2.3.2.文生图Diffusion模型的突破

2.4. 多模态大模型时代（2023至今）

2.4.1.更强大的商业模型

2.4.2.视频生成扩展

2.4.3.未来趋势

3.文生图模型

4.文生图成就

4.1.AI作品拍卖

4.2.AI作品获奖

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       近年来，文生图（Text-to-Image）技术以惊人的速度重塑了人工智能与创意产业的边界，成为多模态生成领域的核心突破。从早期基于规则和GAN的粗糙生成，到Diffusion模型带来的照片级真实感，再到多模态大模型赋予的语义精准控制，文生图技术逐步跨越了“可用性”门槛，迈向“创造性”自由。2022年Stable Diffusion的开源引爆了全民AI创作热潮，而DALL·E 3、MidJourney V6等产品则进一步模糊了人类想象与机器生成的界限，甚至催生出全新的艺术流派与商业范式。这一演进背后，是视觉-语言对齐技术、算力规模与算法效率的协同飞跃——CLIP等跨模态表征模型解决了语义鸿沟，Latent Diffusion压缩了计算成本，而DiT（Diffusion Transformer）等架构革新则预示了生成质量的下一站巅峰。如今，文生图已不仅服务于娱乐与设计，更在教育、医疗、虚拟现实等领域释放价值，其发展轨迹正推动我们重新思考人机协作的未来。

1.介绍

        文生图（Text-to-Image）技术是生成式人工智能（Gener