如今大模型时代，对于模型生成一张高清图像似乎已经不是很难的问题，但是难的是背后的原理。因为要研究或者理解背后的原理其实是比较复杂的，文生图是一个跨领域的研究方向，不仅仅要有计算机视觉方向（CV,Computer Vision）的了解，同时也要有自然处理领域（NLP,Nature Language Processing）相关知识点的了解，并且必须具备一定的算法基础或者相关领域知识点，这样在学习这个课程的时候才能理解其中的原理。

我们知道当前很多生成高清图像多数是基于扩散模型（Diffusion Model），但是最初是基于GAN来实现文生图的，其实基于GAN的文生图一直都是在研究的，并且两种方法的研究持有不同的观点，因此大家在学习的时候不用太去在意这个问题，因为基于GAN的文生图和基于Diffusion的文生图都是希望大家能去了解的。但是基于GAN的文生图需要大家对GAN领域具有一定的了解，其中涉及艰深的数学理论，我们在讲解论文的时候并没有去单独的讲解GAN，希望大家先去了解一下这方面的知识点。其中讲解论文的过程并没有一定的顺序，大家就按照给定的课程目录顺序来看就行。

如果在讲解课程的过程中有什么不对的地方，希望大家能够指出，这样后面才能给大家做出更好的视频或者讲的更好。