揭秘扩散模型：DALL-E与Midjourney的AI艺术生成奥秘

以ChatGPT等大型语言模型为代表的生成式人工智能近期爆发式增长，为主流带来了新一波创新浪潮。除了文本生成，这些强大的AI系统还改变了我们创建视觉内容的方式，催生了DALL-E和Midjourney等工具。这些广受欢迎的平台，因其能将简单的文本提示转化为复杂的图像而备受赞誉，但它们并非无中生有；相反，它们依赖于一种复杂的底层技术，即扩散模型。

扩散模型的核心是一类生成式AI算法，旨在生成与其训练样本相符的新数据。对于图像生成而言，这意味着从各种输入中构建新颖的视觉效果。与早期的生成方法不同，扩散模型通过独特的两阶段过程运行：它们首先系统地向数据中引入噪声，然后精心学习如何去除噪声，从而有效地将受损图像精炼为最终产品。我们可以将它们视为先进的“去噪”引擎。

扩散模型的概念基础源于Sohl-Dickstein等人于2015年进行的开创性研究，他们提出了通过“受控正向扩散过程”将数据转换为纯噪声，然后训练模型反转此过程并重建原始数据的想法。在此基础上，Ho等人在2020年提出了现代扩散框架，该框架显著推动了该领域的发展，能够生成高质量图像，甚至超越了之前占据主导地位的模型，如生成对抗网络（GANs）。

第一个关键阶段，即正向（或扩散）过程，涉及图像的逐步损坏。从数据集中一张清晰的图像开始，在数百或数千个步骤中逐渐添加少量噪声。随着每次迭代，图像会逐渐退化，直到与随机静态无法区分。此过程在数学上建模为马尔可夫链，这意味着每个噪声版本仅取决于其紧邻的前一个状态。这种逐步退化而非单一突变的原因至关重要：它使模型能够学习从噪声数据到较少噪声数据的微妙过渡，从而使其能够从纯粹的随机性中逐步重建图像。噪声引入的速度由“噪声调度”控制，它可以变化——线性调度稳定地添加噪声，而余弦调度则更缓慢地引入噪声，从而更长时间地保留图像特征。

正向过程之后，逆向（或去噪）过程将模型转化为强大的图像生成器。此阶段是正向过程的逆转：模型从纯高斯噪声（一个完全随机的图像）开始，并迭代地去除噪声以重建新的图像数据。为此目的训练了一种专门的神经网络架构，通常是U-Net。在训练过程中，U-Net学习预测在正向过程中添加的噪声分量。在逆向过程的每一步，它都使用当前的噪声图像和相应的时步来预测如何减少噪声，从而逐渐揭示更清晰的图像。通过最小化损失函数（例如均方误差，它衡量预测噪声与实际噪声之间的差异）来磨练模型的熟练度。与GANs等早期模型相比，这种逐步去噪方法提供了更高的稳定性和更可靠的生成路径，从而产生更具表现力和可解释性的学习结果。一旦完全训练，生成新图像只需从纯噪声的起始点执行此学习到的逆向过程。

对于DALL-E和Midjourney等文本到图像系统，逆向过程由文本条件引导。这种机制允许用户通过自然语言提示来影响图像生成，确保输出与他们的文本描述一致，而不是产生随机视觉效果。这首先通过使用预训练的文本编码器（如CLIP，即对比语言-图像预训练）将文本提示转换为数值表示，或“向量嵌入”来实现。然后，此嵌入被馈送到扩散模型的架构中，通常通过一种称为交叉注意力的机制。交叉注意力使模型能够专注于文本提示的特定部分，并在每个去噪步骤中使图像生成过程与提示的语义保持一致。这是这些平台将人类语言转化为引人注目的视觉艺术的根本桥梁。

尽管DALL-E和Midjourney都建立在扩散模型之上，但它们的技术应用和由此产生的艺术风格表现出微妙的差异。DALL-E通常采用由基于CLIP的嵌入引导的扩散模型进行文本条件化，通过诸如无分类器引导（它平衡了无条件和文本条件输出）等技术强调对提示的遵守。相反，Midjourney则拥有自己的专有扩散模型架构，据报道包括一个经过微调的图像解码器，该解码器针对更高的真实感和更具风格化的解释进行了优化。这通常意味着Midjourney在更简洁的提示下表现出色，并可能利用更高的默认引导比例，而DALL-E通常可以通过在进入扩散管道之前处理更长、更复杂的文本输入来管理它们。

最终，扩散模型已巩固了其作为现代文本到图像系统基石的地位。通过利用正向和逆向扩散过程的优雅相互作用，并辅以复杂的文本条件化，这些模型可以将抽象的文本描述转化为全新的、视觉丰富的图像，从而推动创意AI的边界。