Q-Former 文生圖驗收：凍結底座仍要傳梯度｜CMU 10-423 作業 4
以自擬數值例子驗收梯度、資料與評估，並保留原作業規格。
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5 篇文章文生圖與VLM：生成影像和讀懂影像的兩條路｜CMU 10-423 主題單元
「文字加圖片」不能描述清楚模型的工作。文生圖要產生影像，文字是條件；VLM可能接受影像，產生文字回答。資料流方向、輸出目標與驗收不同。原第12–13堂的內容在這裡保留關係地圖，兩條路各有完整例子與檢查。
文字生圖 AI 的原理及實作——CLIP 讀懂 prompt、排程器決定要不要「A 圖」、LoRA 只調 ΔW，最後用 diffusers 做出自己的生圖 Web App｜政大蔡炎龍 生成式AI 第 11 堂
L11 把 Stable Diffusion 架構圖上剩下的三塊補齊。CLIP 用「文字和圖越像越好」的對比訓練，讓 prompt 變成 77×768 的 embedding；排程器把 1000 步的加噪壓成二、三十步的去噪，但 Euler a 這類 ancestral 演算法不會收斂，步數加到 100，人物的衣服和座位都會換掉；LoRA 凍結原本的 W，只學拆成 A·B 的 ΔW。實作用 diffusers 載入 SD 1.5 系模型，第十一週作業是自己做一個生圖 Web App。
條件生成模型（Conditional Generative Models）—— cGAN、cVAE 與 Classifier-Free Guidance｜MIT 6.7960 第 16 堂
條件生成的關鍵是「把 y 餵進模型」：cGAN 在 G/D 拼接 y，cVAE 把 y 當額外輸入進 encoder/decoder；擴散模型時代，Classifier Guidance 用外部分類器梯度把生成推向指定類別，Classifier-Free Guidance 則同訓練 conditional + unconditional 並在推論時線性組合兩者——後者是 Stable Diffusion / Imagen 的標準武器。
2022 AI 頂會導讀：電腦視覺篇
2022 年是 CV 從「辨識」走向「生成」的轉折點——Latent Diffusion Models 在 CVPR 發表後催生了 Stable Diffusion，NeRF 從 2021 年的 25 篇暴增到 CVPR 單場超過 50 篇，ConvNeXt 替 CNN 打了一場漂亮的反擊戰，而 ECCV 則在 Tel Aviv 交出了 157 篇 Oral 的歷史最高紀錄。