多模态模型优化与部署：CLIP、Stable Diffusion 与视觉语言模型工程化
多模态 AI 正在重塑内容生成、视觉搜索和智能交互的边界。本文系统讲解多模态模型的核心架构（CLIP 对比学习、Diffusion 去噪、ViT 视觉编码），以及工程化部署中的关键挑战：跨模态对齐优化、扩散模型的 U-Net 加速、图像生成的分页缓存、批处理动态尺寸、以及从 PyTorch 到 TensorRT ONNX 的生产级转换实战。
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Diffusion
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AI 辅助游戏开发实战流水线：从自然语言到可玩关卡
系统讲解小游戏引擎中 AI 辅助开发的完整流水线。涵盖 LLM → JSON 关卡生成 → 场景自动搭建 → Diffusion 素材风格迁移 → 数值平衡 RLHF 的全链路实现。提供完整的 Prompt Engineering 模板、LevelGenerator / AssetStylizer 类实现、AI 工作流架构图与质量评估指标。