相信不少朋友已经体验过文生图这类模型，比如 MidJourney、Stable Diffusion 或 OpenAI 的 DALL·E 等。只需简单输入一段文字万全之策，就能获得高质量的图像，这也让许多平面设计师倍感压力。接下来，我们将深入探讨这类模型的工作原理。乍一听似乎很复杂，但其实基本概念相当直观。
主流的文生图模型大多采用了一种名为“扩散”（Diffusion）的技术。扩散的概念源自物理学领域，可以这样理解：想象一杯清水，当一滴墨水滴入水中时，墨水会逐渐与水混合，最终使得整杯水变色。这个过程中，墨水分子与水分子均匀混合，正是扩散现象的体现。文生图模型的核心思想正是基于这样的扩散过程。
以一张小猫的图片为例。首先，我们可以通过向图片中添加随机像素（即噪点），使其变得模糊不清。随着噪点数量的增加，图片将逐渐失去原有的细节，最终呈现出类似电视信号不佳时出现的雪花状画面。这种完全随机的像素分布被称为“白噪声”。
假设上述过程是可逆的万全之策，即我们可以从白噪声开始，逐步去除噪点，使原本模糊的画面逐渐恢复清晰。在这个过程中，隐藏在白噪声中的图像逐渐浮现，就像是小猫的轮廓逐渐显现一样。因此，文生图模型的扩散过程实际上是一种逆向操作——即“去噪”。
不过，这里还有一个问题：我们如何将文本信息融入这一过程中？答案将在后续的解释中揭晓。
让我们回到刚才讨论的去噪过程。假设我们现在要训练一个大模型，我们可以暂且称其为“图像生成器”。该模型的功能是从含噪图像中移除噪声，从而生成清晰的图像。具体来说，模型中的蓝色部分负责实现从含噪图像到清晰图像的转换。
但这只是开始。为了使模型能够根据文本描述生成相应的图像，我们需要赋予它文本理解的能力。因此，我们需要另一个模型来实现这一点。这个模型将通过大量的带注释图像进行训练——每张图像都配有一段描述性的文本。
例如，一张“小狗在草地上奔跑”的图片会配上相应的文字描述。通过训练，模型将学会理解文本与图像之间的关联。
简单来说，当模型接收到“一只躺着的猫”这样的文本输入时，它会在其内部生成与之匹配的图像，而不会生成不相关的图像，比如“在草地上奔跑的小狗”。
最终形成的“文本转图像”（Text-to-Image）模型包含了多个子模型。具体来说，模型首先需要具备文本理解能力，然后接收一个初始的含噪图像作为“画布”。接下来，模型中的“去噪”部分（即图像生成器）根据文本内容移除噪声。最后，生成的图像数据通过图像解码器转换成可视化的图像。
通过这种方式，模型可以根据提供的文本描述生成相应的图像，无论是山水画还是小猫。这个过程类似于在一张充满随机噪声的画布上，根据给定的文字描述逐步去除噪声，最终呈现出清晰的图像。
同样的原理也可以应用于视频生成。视频本质上是由一系列连续的静态图像组成，快速播放时给人以动态的感觉。因此，生成视频的过程类似于连续生成多个静态图像，并将它们组合在一起形成连续的画面。在这个过程中，同样会用到diffusion技术。
几个月前SORA大模型出现后有人认为，SORA已经能够理解物理世界，通用人工智能（AGI）将在一两年内实现。这种观点往往出自一些知名人士或意见领袖。然而，面对这样的说法，我们不能盲目跟风，而是要用批判性思维来进行深入分析。
我们先来看看婴儿是如何在短短几个月内学会理解物理世界的。婴儿出生时就像一张白纸，但到八九个月大时，他们已经掌握了基本的物理规则。例如，当婴儿看到物体违背了重力法则而悬浮时，他们会表现出明显的惊讶，这意味着他们已经理解了物体不应无故悬浮的基本原则。
人类之所以能够在短时间内迅速学习这些知识，很大程度上归功于我们拥有的多种感官——视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉。通过这些感官，我们可以全方位地感知周围环境。举个例子，当一个婴儿触摸到装有热水的杯子时，他不仅能看到杯子，还能感受到水的温度，并在烫手时立即缩回手。杯子落地摔碎时，他不仅能听到声音，还能看到碎片四散的场景。所有这些感官体验共同作用，促进了大脑的发展，并帮助我们理解物理世界。
相比之下，当前的SORA大模型，主要依靠大量的视频数据进行训练。这些模型仅具备视觉输入，缺乏嗅觉、触觉和味觉等其他感官信息。如果我们将这些模型与婴儿进行类比，那么可以想象，如果一个婴儿被限制在一个透明箱子里万全之策，只能通过视觉来观察世界，而无法使用其他感官，那么他将难以发展出全面的理解能力。因此，在目前的技术条件下，期望这些模型能够像人类那样理解物理世界显然是不切实际的。
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