7.6 图像生成技术盘点：Stable Diffusion、DALL-E等模型解析
1. 引言
1.1 为什么产品经理需要了解图像生成技术？
在前面的章节中，我们深入学习了文本大模型的原理和选型。现在，我们将进入AIGC的另一个重要领域——图像生成技术。如果说文本生成改变了内容创作的方式，那么图像生成则正在重塑视觉设计、营销创意、游戏开发等多个行业。
作为产品经理，当你需要为产品添加"AI生成图片"功能时，面对Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney等众多选择，你是否知道它们的技术差异？哪个更适合你的业务场景？成本如何？可控性如何？
真实案例：图像生成技术的商业价值
某电商平台的产品经理小李，负责商品详情页的视觉设计。传统方式下，每个商品需要设计师花费2-3小时制作主图，成本约500元/张。引入Stable Diffusion后，通过AI生成+人工微调，单张图片成本降至50元，时间缩短至30分钟，效率提升10倍，每年节省设计成本超过200万元。
学习目标：
- 掌握主流图像生成模型的技术特点和差异
- 理解文生图、图生图、图像编辑等不同应用场景
- 学会根据业务需求进行模型选型
- 了解图像生成技术的成本结构和优化方法
