大模型建模基础：Stable Diffusion的体系结构

一、基于Stable Diffusion的医学X光片生成系统

下面我们通过一个案例来理解Stable Diffusion的核心组件：文本编码器（CLIP Text Encoder）; 潜空间扩散模型（Latent Diffusion Model）; VAE解码器（VAE Decoder）。

本案例展示了如何将生成式AI技术适配到专业医疗领域，其核心创新在于将放射学的先验知识（如CT值范围、解剖结构约束）嵌入到Stable Diffusion的生成流程中。

案例名称：

AI放射科助手：文本到X光片的智能生成

应用场景：

放射科医生通过自然语言描述（如\"左肺上叶3cm磨玻璃结节\"），快速生成符合诊断特征的X光片模拟图像，用于：

【1】教学演示

【2】诊断流程预演

【3】患者沟通辅助

主要问题：

如何将非结构化的医学文本描述转换为符合医学影像特征的X光片，同时满足：

【1】解剖准确性：病灶位置、大小与描述一致

【2】影像真实性：符合X光片的灰度分布特征

【3】条件可控性：支持参数化修改（如调整结节密度）

技术模拟方案：

采用简化版Stable Diffusion架构，分三个阶段实现：

(1) 医学文本编码阶段

输入：医生输入的标准化描述（例：\"左肺上叶3cm磨玻璃结节\"）

处理：

【1】医学专用分词器（区分\"左/右肺\"、\"磨玻璃/实性\"等关键特征）

【2】基于CLIP架构的医学文本编码器（输出768维语义向量）

输出：77×768维文本条件矩阵

(2) 潜空间扩散阶段

输入：

文本条件矩阵

64×64×4的随机高斯噪声

处理：

通过UNet进行50步迭代去噪

在潜空间中逐步构建病灶特征：

# 伪代码：第25步的病灶聚焦
if step == 25:
latent[24:27, 24:27] += text_embeddings[3] # 强化\"磨玻璃\"特征

输出：去噪后的64×64×4潜码

(3) 医学图像解码阶段

输入：优化后的潜码