文生图（Text-to-Image）大模型是人工智能领域近年来最令人瞩目的突破之一。这类模型能够理解人类的自然语言描述并生成高质量图像。

后训练（Post-training）是在预训练模型基础上，通过微调（Fine-tuning）让模型学习特定风格、领域知识的关键阶段。主要技术路线包括：

  1. 全参数微调：效果最好但算力消耗巨大，需要多卡 GPU 集群。
  2. LoRA 低秩适配：只训练少量新增参数，性价比高，是当前主流方案。
  3. DreamBooth：让模型学会特定主体（如某个产品、某个人物）的生成。
  4. ControlNet：通过边缘、深度、姿态等条件精确控制生成结果。

企业落地文生图应用，需要合理规划 GPU 算力、高速存储与推理服务架构。睿恒提供从算力基础设施到推理部署的全栈支持。