擴散模型原理 - AI圖像生成基礎知識

你是否好奇過，為什麼輸入幾個詞就能生成驚艷的圖像？CubistAI、DALL-E和Midjourney等工具背後，是一種名為擴散模型的迷人技術。本指南用通俗易懂的語言解釋其工作原理，無需博士學位也能理解。

AI圖像背後的魔法

當你輸入「一隻穿著太空服的貓在火星上」，幾秒鐘後就收到一張詳細的圖像，這就是擴散模型在發揮作用。但究竟發生了什麼？

簡單解釋

想像你有一張清晰的照片。現在想像慢慢添加靜態噪聲——像電視雪花屏——直到圖像變成純粹的隨機點。擴散模型學會的是反向執行這個過程：從純噪聲開始，逐漸去除它來顯現出連貫的圖像。

「擴散」這個名字來自物理學，描述粒子如何隨時間擴散。在AI中，我們做的是相反的事——從分散的隨機性開始，將其組織成有意義的內容。

擴散模型的真正工作原理

第一步：前向過程（訓練）

在訓練期間，AI學習用噪聲破壞圖像時會發生什麼：

1. 獲取數百萬張真實圖像
2. 逐漸向每張圖添加隨機噪聲
3. 記錄破壞的每一步
4. 創建配對：「第X步的圖像」和「第X步添加的噪聲」

這就像通過展示垃圾是如何一步步產生的來教人打掃衛生。

第二步：逆向過程（生成）

當你生成圖像時，AI反向運行：

1. 從純隨機噪聲（電視雪花）開始
2. 預測要去除的噪聲
3. 去除少量預測的噪聲
4. 重複直到出現清晰的圖像

每個去除步驟都很小——通常總共20-50步——圖像在每個階段都變得更清晰。

第三步：文字引導

這是提示詞發揮作用的地方：

1. 你的文字被轉換成數字（嵌入）
2. 這些數字引導噪聲去除
3. 在每一步，AI問：「什麼樣的噪聲去除會讓這更像[你的提示詞]？」
4. 圖像逐漸形成以匹配你的描述

視覺化演示

從噪聲到圖像

想像生成這個外星景觀。以下是發生的過程：

第0步（純噪聲）： 沒有規律的隨機彩色點

第10步： 模糊的形狀出現——暗區、亮區

第25步： 粗略的形態可見——地平線、球形物體

第40步： 細節形成——球體上的紋理、天空漸變

第50步（最終）： 包含所有元素的完整詳細圖像

每一步都建立在前一步基礎上，就像照片在慢動作中顯影。

關鍵概念簡化

潛在空間

擴散模型不是處理完整圖像（慢且昂貴），而是在「潛在空間」中工作——一種壓縮的數學表示。

可以這樣理解：

• 完整圖像 = 一本完整的小說
• 潛在空間 = 詳細的章節摘要

處理摘要更快，同時保留了基本資訊。

U-Net

大多數擴散模型的核心是一種特殊的神經網路叫U-Net：

• 因其U形架構而得名
• 輸入噪聲圖像 → 預測要去除的噪聲
• 有「跳躍連接」保留細節
• 在數十億圖像範例上訓練

去噪

去除噪聲的實際過程稱為「去噪」：

1. U-Net檢查當前的噪聲狀態
2. 考慮你的文字引導
3. 預測哪些像素是噪聲、哪些是圖像
4. 去除估計的噪聲
5. 產生略微更清晰的圖像

每次生成都會重複數十次。

為什麼擴散模型表現出色

相比以前方法的優勢

擴散之前（GANs）：

• 訓練常常不穩定
• 模式崩潰（重複輸出）
• 難以控制

擴散模型：

• 穩定、可靠的訓練
• 輸出高度多樣化
• 可以精細控制
• 高解析度下品質更好

通過迭代實現品質

與之前一次性生成圖像的AI不同，擴散模型是漸進式優化：

• 早期步驟：主要構圖決策
• 中期步驟：結構和形狀
• 後期步驟：精細細節和紋理

這種迭代方法產生更連貫、更詳細的結果。

SDXL：CubistAI背後的技術

SDXL的特別之處

Stable Diffusion XL (SDXL) 是驅動CubistAI的具體擴散模型。它在早期版本基礎上有所改進：

更大的模型：

• 更多參數實現更好的理解
• 在更高解析度圖像上訓練
• 更好的文字理解

雙文本編碼器：

• 兩個獨立系統解釋你的提示詞
• 一個捕捉整體含義
• 一個關注具體細節
• 組合後更好地遵循提示詞

優化階段：

• 基礎模型創建初始圖像
• 優化模型增強細節
• 兩階段過程保證品質

SDXL-Lightning

為了更快生成，SDXL-Lightning使用「蒸餾」技術：

1. 訓練一個較小的模型來模仿完整的SDXL
2. 將50步壓縮到4-8步
3. 以極短時間保持大部分品質

這就是為什麼CubistAI可以在幾秒內而不是幾分鐘內生成圖像。

你的提示詞如何變成圖像

提示詞的旅程

讓我們追蹤當你向CubistAI提交提示詞時發生了什麼：

1. 文本處理：

你的提示詞：「cyberpunk city at night, neon lights, rain」
↓
分詞：[cyberpunk] [city] [at] [night] [,] [neon] [lights] [,] [rain]
↓
嵌入：在768個維度中表示含義的數字

2. 初始設置：

生成隨機噪聲：純靜態圖像
附加文本嵌入：引導向量
設置參數：解析度、步數等

3. 迭代去噪：

第1步：受「city」概念影響的主要形狀
第5步：夜間照明效果發展
第15步：霓虹色彩出現
第25步：雨效果呈現
第40步：精細細節銳化
第50步：最終圖像完成

4. 輸出：

潛在空間解碼回像素
最終圖像顯示給你

你可以控制的參數

採樣步數

更多步數通常意味著更好的品質但更慢的生成：

步數	速度	品質	最佳用途
4-8	非常快	良好	快速預覽(Lightning)
20-30	適中	很好	標準使用
50+	慢	優秀	最高品質

CFG參數

「無分類器引導」控制AI遵循提示詞的嚴格程度：

• 低(1-5)： 更有創意，可能忽略提示詞
• 中(7-9)： 平衡，推薦使用
• 高(12+)： 嚴格遵循，可能降低品質

採樣方法

去噪的不同數學方法：

• Euler： 快速，品質好
• DPM++： 速度和品質平衡
• DDIM： 確定性結果
• Ancestral變體： 更多隨機變化

背後的訓練過程

資料需求

像SDXL這樣的擴散模型訓練使用了：

• 來自網際網路的數十億張圖像
• 相關的文字說明/描述
• 經過品質和多樣性篩選
• 按內容政策過濾

學習過程

1. 模型看到圖像+說明配對
2. 以隨機級別添加噪聲
3. 模型從噪聲版本預測原始圖像
4. 預測錯誤 = 調整權重
5. 重複數十億次

模型學到了什麼

• 視覺概念（事物的樣子）
• 風格模式（藝術技法）
• 構圖規則（元素如何排列）
• 文字-圖像關係（詞語的視覺含義）

常見誤解

「AI複製現有圖像」

現實： 擴散模型不儲存或檢索圖像。它們學習模式和概念，生成全新的組合。

類比： 一位品嚐過數千道菜的廚師不是複製菜譜——他們理解風味原理並創造新菜。

「更多步驟總是=更好」

現實： 超過某些點後收益遞減。30步通常看起來與100步幾乎相同。

「AI理解圖像」

現實： 這些模型學習統計模式，而不是含義。它們不「理解」貓是動物——它們知道什麼像素模式與「貓」這個詞相關聯。

「提示詞像搜尋一樣工作」

現實： 你不是在搜尋資料庫。每張圖像都是新生成的，從你的文字引導的噪聲中數學推導出來。

擴散的未來

當前發展

• 更快： 相同品質需要更少步驟
• 更高解析度： 原生4K及以上
• 更好控制： 更精確的提示詞遵循
• 多模態： 圖像、影片、音訊、3D

即將到來的能力

• 即時生成
• 影片擴散模型
• 3D物體生成
• AI互動式編輯

為什麼這很重要

理解擴散模型幫助你：

1. 寫出更好的提示詞： 知道什麼影響結果
2. 明智選擇設置： 理解參數效果
3. 設定期望： 了解能力和限制
4. 欣賞技術： 認識到這項創新

親自嘗試

在 CubistAI 體驗擴散模型的實際效果：

• SDXL-Lightning： 體驗4步快速擴散
• 標準SDXL： 與30步生成對比
• 參數控制： 實驗CFG和步數
• 免費開始： 無需技術設置

結論

擴散模型代表了AI圖像生成的根本性突破：

• 概念： 學習逆轉添加噪聲的過程
• 過程： 從隨機逐漸去噪到連貫
• 引導： 文本嵌入引導生成
• 結果： 從未存在過的全新圖像

從隨機靜態到驚艷藝術作品，擴散模型通過優雅的數學和大規模訓練將文字轉化為視覺現實。

準備看擴散模型的實際效果？ 訪問 CubistAI，觀看你的提示詞通過擴散模型的力量轉化為圖像！

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通過我們的提示詞工程大師課學習更好地駕馭這項技術，或探索SDXL-Lightning技術獲得最快的生成體驗。