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wzjs 2025/9/6 7:26:23

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引言

近年来，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速发展，从早期的简单文本生成到如今能够创作高质量图像、视频甚至3D内容，其核心驱动力在于生成模型的持续优化与多模态融合技术的突破。本文将探讨生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）、Transformer架构等核心技术的演进路径，并分析跨模态生成（如文本-图像-视频）的关键突破点。

1. 生成对抗网络（GAN）的优化与局限

GAN（Generative Adversarial Networks）由Ian Goodfellow于2014年提出，其核心思想是通过“生成器”和“判别器”的对抗训练，使生成器能够输出逼真的数据。

1.1 GAN的优化路径

架构改进：从最初的DCGAN（深度卷积GAN）到StyleGAN系列，研究者通过引入渐进式训练、自适应归一化（AdaIN）等技术，显著提升了生成图像的质量。
训练稳定性优化：Wasserstein GAN（WGAN）通过改进损失函数，缓解了模式崩溃（Mode Collapse）问题；Self-Attention GAN（SAGAN）引入注意力机制，增强了对长距离依赖关系的建模能力。
条件生成控制：cGAN（条件GAN）和InfoGAN通过引入条件变量，实现了对生成内容的可控性，如文本到图像生成（如早期的StackGAN）。

1.2 GAN的局限性

尽管GAN在图像生成领域表现优异，但仍存在以下问题：

训练不稳定：生成器和判别器的对抗训练容易失衡，导致训练失败。
模式崩溃：生成器可能仅学会生成有限的数据模式，缺乏多样性。
难以扩展到高分辨率：生成高质量、高分辨率图像需要复杂的优化策略。

这些局限性促使研究者探索更稳定的生成模型，如扩散模型（Diffusion Model）。

2. 扩散模型（Diffusion Model）的崛起

扩散模型（Diffusion Model）基于物理学的扩散过程，通过逐步去噪生成数据，近年来在图像、音频、视频生成领域表现突出。

2.1 扩散模型的核心原理

扩散模型包括两个阶段：

前向扩散（加噪）：逐步向数据添加高斯噪声，直至数据变为纯噪声。
反向扩散（去噪）：训练神经网络逐步预测并去除噪声，恢复原始数据分布。

2.2 扩散模型的优化路径

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）：首次提出基于马尔可夫链的扩散框架，奠定了现代扩散模型的基础。
DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）：通过非马尔可夫链加速采样，使推理速度提升数十倍。
Latent Diffusion Models（LDM）：如Stable Diffusion，在低维潜在空间进行扩散，大幅降低计算成本，使高分辨率图像生成成为可能。
Classifier-Free Guidance：通过调整条件权重，提高生成内容的可控性，如DALL·E 2和Imagen的文本引导生成。

2.3 扩散模型的优势与挑战

优势：

训练稳定性优于GAN，不易出现模式崩溃。
可生成高质量、高分辨率内容（如OpenAI的DALL·E 3）。

挑战：

推理速度较慢（尽管DDIM等优化方法已大幅改进）。
对计算资源要求较高，训练成本昂贵。

3. Transformer架构在AIGC中的关键作用

Transformer最初用于自然语言处理（NLP），但其自注意力机制使其在跨模态任务中表现出色。

3.1 Transformer在文本生成中的应用

GPT系列（如GPT-3、GPT-4）采用纯Transformer解码器架构，通过大规模预训练实现强大的文本生成能力。
ChatGPT引入RLHF（人类反馈强化学习），使生成内容更符合人类偏好。

3.2 Transformer在多模态生成中的突破

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）：通过对比学习对齐文本和图像特征，为文本到图像生成（如DALL·E）提供基础。
Flamingo（DeepMind）：结合视觉与语言Transformer，实现跨模态对话与生成。
Sora（OpenAI）：采用“时空Patch”技术，将视频分解为时空Token，实现高质量视频生成。