定义
图像生成是让AI根据特定输入（如文字描述、草图、噪声等）创造出全新图像的技术。当前主要有两种主流方法：生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion Model）。
这些技术不仅能够生成逼真的图像，还能实现风格迁移、图像修复、超分辨率等多种创造性任务，是AI在艺术和设计领域的重要突破。
生成对抗网络
对抗学习的艺术
核心思想：两个神经网络相互博弈——生成器尝试创造逼真的假图像，判别器尝试区分真假图像。
G
→
D
⇄
G
- 生成器：从随机噪声生成图像
- 判别器：判断图像是真实还是生成
- 对抗训练：两者在博弈中共同进步
- 优点：生成图像质量高，训练稳定后效果好
- 挑战：训练不稳定，模式崩溃问题
扩散模型
逐步去噪的创造
核心思想：通过学习从噪声中逐步恢复清晰图像的过程，实现从随机噪声到高质量图像的生成。
- 前向过程：逐步向图像添加噪声
- 反向过程：从噪声逐步去噪生成图像
- 稳定训练：训练过程相对稳定
- 优点：生成多样性好，可控性强
- 挑战：生成速度相对较慢
生成对抗网络详解
GAN由Ian Goodfellow于2014年提出，被誉为"过去十年机器学习领域最酷的想法"。
StyleGAN
生成高质量人脸，控制生成属性
CycleGAN
无配对图像风格迁移
BigGAN
大规模高分辨率图像生成
Pix2Pix
图像到图像的翻译
GAN的局限性包括训练不稳定、模式崩溃（生成器只产生有限的几种样本）和评估困难等问题。
扩散模型详解
扩散模型基于物理中的扩散过程，在2020年后迅速崛起，成为图像生成的主流技术。
- DDPM：去噪扩散概率模型，奠定理论基础
- Stable Diffusion：在潜在空间进行扩散，大大降低计算成本
- DALL-E 2：OpenAI的文本到图像生成系统
- Imagen：Google的文本到图像模型，重视提示词理解
- Midjourney：注重艺术性和创造性的图像生成
扩散模型通过U-Net架构预测每一步的噪声，逐步将随机噪声转化为有意义的图像，生成过程更加稳定可控。
技术对比
| 对比维度 | 生成对抗网络 (GAN) | 扩散模型 (Diffusion) |
|---|---|---|
| 基本原理 | 生成器与判别器对抗训练 | 逐步去噪的马尔可夫链 |
| 训练稳定性 | 不稳定，容易模式崩溃 | 相对稳定 |
| 生成速度 | 快，单次前向传播 | 慢，需要多步迭代 |
| 生成多样性 | 多样性有限 | 多样性好 |
| 可控性 | 较难控制生成属性 | 易于控制（通过提示词） |
| 代表性模型 | StyleGAN, CycleGAN | Stable Diffusion, DALL-E |
视觉化提示词
用于生成图像生成方式概念图的详细提示词：
"画面一分为二。左侧：两个机器人正在激烈博弈，一个是画家机器人（生成器），正在画布上创作猫的图像；另一个是鉴定师机器人（判别器），拿着放大镜仔细检查，头顶显示'真'或'假'的判定。两者之间有闪电般的能量流动。右侧：从一团混沌的彩色噪声雪花中，逐渐浮现出一只清晰的猫的图像，这个过程分为多个步骤展示，每一步噪声减少，细节增加，最终形成完美的猫图像。背景中有各种生成模型的架构图浮动。风格：对比构图，左侧为对抗性红色调，右侧为渐进性蓝色调，未来科技感，能量流动特效，动态捕捉。"