文生图技术的发展历史如下：
文生图模型的演进历史整体上反映了计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的融合与发展。从早期的基础尝试到结合了深度学习、Transformer 和大型语言模型的先进方法，文生图模型在技术上实现了巨大的飞跃，不断延伸 AI 在艺术和创造力方面的边界。我们预计，未来的文生图模型将进一步提升在复杂文本理解和高质量图像生成方面的能力，为多模态交互和创意表达提供更加强大的工具。
此外，在星流一站式 AI 设计工具中，生图历史按照每日进行记录。点击日期对应的区域可以查看当日生成的图像，可通过输入提示词搜索相关的图像。点击单个图像可以查看具体的生图信息与参数一键导入使用。在生图历史中收藏的图像，会收集在特定区域。拖动图像可以直接导入无限画布。
主流文生图技术的演进路径1、早期发展（2014年以前）最初的文生图尝试集中在将简单文本描述转化为图像。这些早期方法依赖于基本的图像处理技术和简单的模型，效果有限，生成的图像质量通常不高。2、深度学习的崛起（2014年-2018年）随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的成功应用，文生图模型开始采用神经网络来改进图像生成的质量和多样性。在这一时期，如GAN（生成对抗网络）及其变体层出不穷，开始被用于文生图任务，展示了生成更逼真图像的潜力。3、引入Transformer（2019年-2021年）Transformer架构，原本在NLP领域取得巨大成功，开始被应用于文生图模型，提高模型处理复杂文本和生成高质量图像的能力。如OpenAI的DALL-E模型，采用了Transformer结构来生成与文本描述匹配的图像，成为这一时期的标志性进展。与此同时，以DDPM为代表的工作，为Diffusion Model奠定了理论基础，众多基于Transformer和Diffusion Model的研究成果从2021下半年开始如雨后春笋般涌现。4、LLM与文生图模型的结合（2022年-2023年）大型语言模型（LLM）如GPT-3开始与文生图模型结合，利用LLM强大的语言理解能力来提升图像生成的相关性和创造性。
文生图模型的演进历史整体上反映了CV和NLP的融合与发展。从早期的基础尝试到结合了深度学习、Transformer和大型语言模型的先进方法，文生图模型在技术上实现了巨大的飞跃，不断延伸AI在艺术和创造力方面的边界。我们预计，未来的文生图模型将进一步提升在复杂文本理解和高质量图像生成方面的能力，为多模态交互和创意表达提供更加强大的工具。
1.生图历史：按照每日进行记录1.1.点击日期对应的区域可以查看当日生成的图像，可通过输入提示词搜索相关的图像1.1.点击单个图像可以查看具体的生图信息与参数一键导入使用2.收藏：在生图历史中收藏的图像，会收集在这1.拖动图像可以直接导入无限画布