DALL-E是一个用于文字生成图片的模型，这也是一个很好思路的模型。该模型的训练分为两个阶段：

第一阶段：图片经过编码器编码为图片向量，当然我们应该注意这个过程存在无损压缩（图片假设200*200，如果用one-hot表示，我们还需要考虑通道，色彩表示，则其维度要达到200*200*（256^3），可以想象这个维度多高，经过编码器进行压缩编码，在进行解码器进行解码获取图片，不断训练，知道其误差极小，训练出一个较好的编码器和解码器。其损失函数是要考虑编码前图片和解码后图片的误差

第二阶段：文字通过GPT进行预测，不断训练使文字能够预测图片编码。

 实现过程：文字进行GPT获取图片编码，图片编码经过解码器来获取图片，以实现文字生成图片。