在本章的内容中，详细讲解了实现一个基于多模态模型的文生图系统的过程。本系统利用 CLIP 模型和 GAN 技术，可以在 CPU 上每秒生成多张图像，相比传统的 Diffusion 模型具有更高的效率。该项目提供了训练、评估和推理的完整流程，能够根据文本描述生成与鸟类相关的图像，并提供了基于 Gradio 的交互式界面，让用户可以轻松地尝试模型的图像生成功能。
10.1 背景介绍
在深度学习领域，生成对抗网络（GAN）已经成为生成高质量图像的一种强大技术。然而，训练大型的 GAN 模型通常需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，并且在 CPU 上也能够快速生成图像，EfficientCLIP-GAN 应运而生。该项目结合了 CLIP 模型的文本理解能力和 GAN 的生成能力，实现了高效的图像生成，不仅速度快，而且在生成与文本描述相关的图像方面表现出色。
本项目采用了一种创新的方