WebGPU Compute Shader 实现 Stable Diffusion 推理：浏览器中的 AI 图像生成引擎
深入剖析如何用 WebGPU Compute Shader 实现浏览器内 Stable Diffusion 推理管线，覆盖扩散模型数学原理映射、WGSL Tiled MatMul 优化、Cross-Attention 并行、16-bit 精度处理、性能基准测试及实战经验。
Stable Diffusion
WebGPU 下一代 GPU 编程接口深度实战：从 WGSL 着色器语言到计算管线、并行图像处理与生产级 Web 端 ML 推理部署的完全工程指南
WebGPU 作为 WebGL 的下一代替代标准，引入了现代 GPU 编程范式的全部能力：显式资源管理、计算着色器、Bindless 资源模型、显式同步与零开销抽象。本文从为什么需要 WebGPU 出发，系统讲解 WGSL 着色器语言、设备与资源管理、渲染管线与间接绘制、并行计算管线（工作组/共享内存/规约算法）、图像卷积与 CV 算子实战、ORT-Web/Stable Diffusion WebGPU 端推理部署，以及性能调优与可观测性，最后展望 Subgroups、Bindless、ML GPU 后端等标准演进，是 Web 端 GPU 编程从理论到生产部署的完全指南。
扩散模型架构演进深度解析：从DDPM到Flow Matching的生成式AI理论基础与工程实践
深度解析扩散模型从DDPM到Flow Matching的架构演进，涵盖概率流ODE、潜空间扩散、一致性模型与工业级应用（Stable Diffusion、FLUX）
