在本节中，我们将为扩散模型添加文本控制能力。学习如何通过文字描述来引导图像生成过程，实现从"纯噪声+文本"生成图像，而不仅是从纯噪声生成。
在扩散模型的 UNet 模型训练流程中，我们仅训练模型从含噪图像中预测噪声。为实现文生图功能，需使用以下架构，将文本作为额外输入注入 UNet 模型：
这样的 UNet 模型称为条件 UNet 模型 ，或者更精确地说，是文本条件 UNet 模型，因为该模型会根据输入文本来生成图像。为了训练此类模型，首先我们需要将输入文本编码成一个可以输入 UNet 模型的嵌入向量。然后，我们需要对 UNet 模型稍作修改，以适配嵌入文本形式的额外输入数据(除了图像之外)。接下来，首先介绍文本编码。
论文题目：《Vision-skeleton dual-modality framework for generalizable assessment of Parkinson’s disease gait》 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103727 代码链接：https://github.com/FJNU-LWP/PD-gait-VSDF 视觉-骨架双模态框架：通过视频实现帕金森病步态的泛化评估 研究背景介绍 帕金森病评估与帕金森病评分量表（MDS-UPDRS） 帕金森病步态评估 研究内容 总体方法流程 关键点视觉 Transformer (KVT) 图像块嵌入 (Patches embedding) 位置与连接嵌入 (Positions and connections embedding) 关键点自注意力 (Keypoints Self-Attention,
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如何高效使用SimVascular：心血管建模的实用技巧 【免费下载链接】SimVascularA comprehensive opensource software package providing a complete pipeline from medical image data segmentation to patient specific blood flow simulation and analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SimVascular SimVascular作为一款功能强大的开源心血管模拟软件，为医学研究者和工程师提供了从医学影像处理到血流动力学分析的完整工具链。这款开源软件不仅支持患者特异性的心血管建模，还能进行精确的血流模拟，在临床研究和手术规划中发挥着重要作用。 第一步：环境配置要注意什么？ 在开始使用SimVascular心血管模拟软件之前，正确的环境配置是确保软件正常运行的关键。首先需要通过Git获取源代码： git clone https://gitcode.com/g
OpenDroneMap完全指南：从零开始掌握开源无人机影像处理 【免费下载链接】ODMA command line toolkit to generate maps, point clouds, 3D models and DEMs from drone, balloon or kite images. 📷 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/od/ODM OpenDroneMap是一款功能强大的开源无人机影像处理工具包，能够将普通的航拍照片转化为专业级的地理空间数据产品。无论你是测绘新手、地理信息系统爱好者，还是需要进行三维建模的专业人士，这款免费工具都能为你提供完整的解决方案。 🚀 为什么选择OpenDroneMap？ 完全免费的开源方案 与昂贵的商业软件不同，OpenDroneMap提供了完全免费的替代方案，让你无需投入大量资金就能获得专业级的处理能力。 跨平台兼容性 支持Windows、macOS和Linux系统，无论你使用什么操作系统都能轻松运行。 多种部署方式 从简单的Docker容器到原生安装，满足不同用户的