DALL-E-2:Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

OpenAI Text2Image based on CLIP and Diffusion Model

虚线以上部分表明CLIP的训练过程，预训练CLIP模型在生成图片的过程中是固定的

虚线以下部分表明利用CLIP的text encoder生成图片的过程，在获取输入文本描述的text embedding之后，将其输入一个prior(autoregressive or diffusion)，来获取image embedding，然后将image embedding送入diffusion model(decoder，改善版GLIDE)来生成图像。

prior网络的训练过程，对一个图片文本对和已经训练好的CLIP模型（text encoder && image encoder），将文本描述输入text encoder，得到文本编码，将图片输入image encoder，得到图像编码，不妨设输入prior模型得到预测的图像编码，希望与越接近越好，以此来更新prior模块。最终训练好的prior，将与CLIP的text encoder串联起来，即可根据输入文本生成对应的图像编码特征。

在DALL-E 2 模型中，作者团队尝试了两种prior模型：自回归式Autoregressive (AR) prior 和扩散模型Diffusion prior。实验效果上发现两种模型的性能类似，而由于扩散模型效率较高，因此最终选择了扩散模型作为prior模块。

表明prior网络，输入文本描述，产生image embedding

表明decoder，输入image embedding，生成图片，同时生成过程条件于文本描述。