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AI 是怎么“凭空”画出一张图的? 从技术上看,很多流行的绘图 AI,用的是一种叫作“扩散模型”的方法。它的思路,和人类拿笔从白纸开始画,其实完全相反。 对扩散模型来说,一张图的起点不是白纸,而是一张彻底“看不出东西”的噪声图——就像电视机没信号时,满屏乱跳的雪花点。 AI 的任务,就是从这堆看似完全随机的“雪花”里,一点一点,把清晰的画面“抠”出来。 可以把这个过程想象成: 在一间被浓雾笼罩的房间里,什么都看不清。 扩散模型就像一个“会驱散迷雾的画家”,每一步只扫走一点点雾气: - 一开始,只能隐约看到大致的亮暗分布 - 接着,慢慢出现粗略的轮廓 - 再往后,细节开始填充:边缘变清晰,颜色区分开来 - 最终,雾散尽了,一幅完整的图像就出现了 **关键问题是:它怎么知道往哪儿“去雾”?** 答案藏在训练过程中。 在训练阶段,模型要反复做一件事: 1. 先拿一张真实的图片,比如一只猫的照片 2. 然后故意往里面一点一点加噪声,让它变得越来越模糊、越来越乱 3. 在每个“被弄乱”的阶段,都让模型学习: - “现在这张图是被加噪后的样子” - “原来干净的图是什么样子” - 于是它就要学会:如何根据当前的“混乱状态”,估计出“该往回修正成什么样”。 这有点像给 AI 上一种“逆向复原”的课: - 人类负责把好端端的照片一点点搞乱 - AI 负责学会怎样从“被搞乱的版本”一步步推回去 时间一长,模型就熟练掌握了一个本领: **在不同程度的噪声里,如何判断“正确的图像方向”在哪里。** 等到真正生成图片的时候,流程就反过来了: - 不再从清晰图往噪声推 - 而是从纯噪声开始,按训练时学到的“复原步骤”,一步步去掉噪声 - 每一次迭代,都稍微让画面更像“真实世界里合理的图像” 如果再加上文字提示,比如用户输入:“一只坐在窗台上的橘猫,夕阳逆光,油画风”,那就多了一条“引导线”。 在这种“文生图”模式下,扩散模型做的事情可以理解为: - 一边驱散噪声、一边对照文字提示 - 文字就像一张任务清单: - 必须有“猫” - 颜色要偏“橘色” - 场景里得有“窗台” - 光线最好是“夕阳,逆光” - 质感往“油画风格”调整 #人工智能
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