AIGC（AI-Generated Content）：（笔记：一直看到AIGC、AIGC、AIGC，咱们得记住AIGC是有哪些单词的缩写）
正如《浪潮之巅》的作者吴军曾提到，对于深度学习而言，大的理论突破已经走到瓶颈期，人工智能下一个十年中的风口在于“应用”。
Stable Diffusion 主要由是三个部分组成，分别 VAE、U-Net 网络和 CLIP 文本编码器。在具体的实现过程中，首先使用 CLIP 模型将文本转换为表征形式，然后引导扩散模型 U-Net 在低维表征上进行扩散，之后将扩散之后的低维表征送入 VAE 中的解码器，从而实现图像生成。
对于图像领域的深度学习神经网络而言，不同层级的神经元学习到的是不同逻辑的图像特征。以人脸为例，底层神经元学习到的是基本线段等特征；第二层神经元学习到的是人脸五官特征；第三层神经元学习到的是人脸轮廓特征；第四层神经元构建了人脸特征的逻辑层级结构。
越是底层的神经网络，所学习到的特征就越基础、抽象，越是上层的神经网络所学习到的特征就越具体、具象。因此底层的神经元体现了通用性和基础性的特征，高层的神经元则与具体的特定的任务密切相关。
人们对大脑的工作机制认知每加深一步，神经网络的算法和模型也会前进一步。
