扩散模型原理与工程实践
扩散模型用加噪与去噪取代对抗博弈，成为图像生成的事实标准。本文系统讲解前向加噪与反向去噪的数学推导、DDPM 到 DDIM 与 DPM-Solver 的采样加速、无分类器引导与条件控制的工程实现、潜空间扩散与 U-Net/DiT 架构、LoRA/DreamBooth/ControlNet 微调路径，以及步数蒸馏、量化与显存优化的部署成本账。
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Stable Diffusion
共 4 篇文章。
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。
多模态生成式 AI：从 DALL-E 3 到视频生成与图生图的生产实战
系统梳理多模态生成技术：文本到图像（DALL-E 3 / Midjourney / Stable Diffusion XL）、文本到视频（Sora / Runway Gen-3 / Pika / 可灵）、图像到图像（ControlNet / IP-Adapter / Img2Img）。 涵盖 Prompt 工程（图像/视频生成专用）、负面提示词策略、分辨率与纵横比选择、版权与伦理边界。 附完整的 API 调用代码、Ollama 本地 Stable Diffusion 部署、以及批量生成与后处理流水线。
独立开发者 AI 工具链实战：用 AI 提效美术、代码、音乐与测试（2025-2026）
系统梳理独立开发者可用的 AI 工具链，涵盖 Stable Diffusion、Cursor、Suno、Claude 等工具在游戏美术、代码开发、音乐音效、测试 QA、文案本地化中的实战工作流，附成本对比、Prompt 模板、版权政策解读与 ROI 分析。