絡互相博弈。”
“問題就出在這個博弈機製上。”
“它太過於追求逼真度，導致隨機性太強。”
“你要是在對話框裡輸入一隻戴帽子的貓。”
“它不知道自己畫的到底是什麼。”
“它可能會給你生成一隻貓，一頂帽子，再加一把椅子。”
“我們要的不是隨機生成好看的廢圖。”
“我們要的是讓文字去牢牢管住畫麵，而不是讓畫麵自由發揮。”
“差別在於控製這兩個字。”
任少卿陷入了沉默。
他仔細咀嚼著顧嶼的話，發現確實指出了這套理論在落地應用時的痛點。
“那如果不用生成對抗網絡，我們用什麼？”任少卿反問。
顧嶼在腦海中整理了一下語言。
“往能引導文字語義的方向去找。”
“我給你們提供一個思路。”
“你拿一張清晰的圖片，往裡麵不斷地添加噪點數據。”
“一步一步加，直到這張圖片完全變成一張全是雪花點的廢圖。”
任少卿拿著筆，一邊聽一邊在紙上畫著圈。
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“正向破壞數據結構。”
“對。”顧嶼接著說。
“然後，我們去訓練一個神經網絡，讓它學會逆向做這件事。”
“從那一堆純雪花點開始，一步一步把這些噪點擦掉。”
“把畫麵重新還原出來。”
“在這個擦除噪點的過程中，我們把文字的語義信息融合進去。”
“用文字來引導噪點的擦除方向。”
辦公室裡安靜得隻剩下空調出風口的聲音。
林溪雖然聽不太懂具體的技術細節，但她能看懂任少卿的表情。
任少卿現在的表情非常專注，筆尖在筆記本上劃出深深的印記。
“通過加噪和去噪的過程，來學習數據分布。”
任少卿嘴裡念念有詞。
他腦子裡閃過一些零碎的記憶片段。
“顧董，你說的這個理論框架，我好像在哪裡看到過。”
任少卿努力回憶著。
“去年斯坦福那邊好像發過一篇論文，提過類似的概念。”
“叫作擴散模型。”
“不過那篇論文因為訓練步驟太多，速度太慢，在圈子裡非常冷門。”
“根本沒人去關注。”
“別隻盯著最熱的論文看。”顧嶼靠在椅背上。
“真正值錢的東西，常常躺在沒人翻的角落裡。”
“擴散模型雖然目前看起來生成速度慢。”
“但是它能保持高度的穩定性和可控性。”
“隻要算力足夠強大，速度問題遲早能用工程優化的方式解決。”
顧嶼直起身子，雙手交叉。
“我就押注這個擴散模型。”
“先把圖文對齊的數據管道建起來。”
“算法可以在後麵慢慢追，數據管道的搭建是一天都不能晚的。”
任少卿徹底被顧嶼的邏輯折服了。
他將筆記本合上，眼神裡透出一種找到新方向的狂熱。
“明白了，顧董。”
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