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近期苹果发布的新品，无论是 iPhone 还是 Mac，都一改之前挤牙膏的风格，在最低配机器上都加大了内存，目的很明确，就是支撑 iPhone 和 Mac 上的端 AI 大模型。过去一年，AI手机、AI电脑的概念也一度在炒，在之前写的文章也说过，在客户端上跑大模型，一定是未来趋势。那目前端上大模型情况怎样？

应用近况

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谁在用 AI 图片生成

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AIGC 图片生成的技术，基本是22年开始爆发，Midjourney 2022年7月推出，Stable Diffusion 2022年8月推出，至今两年发展迅速，已经广泛在很多场景应用，但这个市场上是谁在用图片生成，用来做什么，一直以来在我认知里都有些模糊，这篇文章做下相关调研。

线上线下所有用到图片的地方，都有 AI 图片生成的应用空间，而 AI 图片生成的能力，也会创造出新的领域和行业，就目前能看到的已经在应用的场景，归归类可以分为：生产力工具、大众娱乐、探索创作。

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是什么

1. 在机器学习领域，”模态”被用来描述不同类型的数据形式，如文本、图像、视频、音频等。
2. 最开始以 ChatGPT 为代表的大语言模型，都是只支持文本这个单一模态。
3. 可以同时处理文本、图像、音频等多种形式的数据输入输出的大模型，就是多模态大模型。

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Transformer 作为新 AI 时代的基石，有必要深入了解下。网上对 Transformer 的教学文章/视频非常多，很多讲得很好，像 3Blue1Brown 的讲解视频，以及这篇文章。整个详细过程原理写不来，本文主要记录一下其中我觉得比较容易混淆的 Attention 模块运算过程，主要是里面的 Q K V 的概念/运算过程/作用。

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前言

本文面向 iOS 研发，不会涉及复杂的底层原理，而是直接告诉 iOS 研发答案，即怎么做，只需要花半小时阅读本文，就可以在开发需求的时候，知道如何更好利用内存来提升用户体验，同时避免稳定性相关问题给业务带来负向的用户体验；同时本文作者的初心是希望这篇文章能成为研发同学的一个”字典”，可以在一些特定场景或者感觉可能会踩内存坑的时候翻阅，快速找到最佳的编码规范。

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前言

如果你经常开发 iOS 中的第三方框架，那么你可能会遇到以下错误：

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"Could not find module *** for target 'x86_64-apple-ios-simulator'."

或者：

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"building for iOS Simulator, but linking in dylib built for iOS, file, '.../Frameworks/xxx.framework/xxx' for architecture arm64."

要解决这个问题，我们需要了解 CPU 架构和 Xcode 构建设置的一些知识，今天我们就来聊聊这个。

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在前面的学习中，我们把 SD UNet 网络当成黑盒，不太影响对图片生成大致原理的理解，但在继续学 SD 的过程中，发现 ControlNet、T2I-Adapter、IPAdapter 等这些技术，都是在原 SD 网络模型上以各种方式对网络做修改叠加，要理解这些技术，还是得先了解下 SD UNet 网络结构的一些细节，不然看得很费劲。

SD 模型构成

从之前的学习我们知道，Stable Diffusion 模型里包含了三个组件：CLIP、VAE、UNet，这三个组件的参数和大小分布(来源)：

整个生图的核心网络就是 UNet。UNet 最初是用于医学图像分割任务而提出来的，但它的特性展现了在图像其他领域的应用潜力，后续经过扩散模型的改进，很好应用在了图像生成上，所以 Stable Diffusion 的 UNet 实际上在原 UNet 网络架构上做了一些改造。

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最近关注和学习 AI 比较多，包括 AIGC 和 LLM 大模型，现在 AI 的原理介绍和入门教程已经非常多了，但还是想自己写一下，主要是遵从费曼学习法，分享是最好的学习，帮助自己整理思路。

本文介绍这一轮图片生成热潮的集大成者 Stable Diffusion 涉及的一些图片生成基本原理，这里全篇不会有数学公式，因为大部分公式我也不懂，但应该不会太影响理解基本原理和思路，有理解错误的地方欢迎指正。

记录一些用的比较多的网站工具~

最近线上遇到一个归档[NSKeyedArchiver archiveRootObject: toFile:] 崩溃的问题, 修复历程颇为曲折, 直到最后也没找到具体的问题, 在此记录下具体的排查方向吧.