毫不奇怪地否认本文的许多内容是使用人工智能生成的，当然包括描绘当今数字艺术最大趋势之一的图像。
虽然最近几天迅速传播并融入我们对话中的一些最新语言模型不一定适合图像生成，但本文旨在关注文本到图像 AI，特别是著名的系统“稳定扩散” ”。创意工具市场呈爆炸式增长，因为最近从文本生成图像的技术进步表明，OpenAI 的 DALLE或Midjourney等工具可用于多种应用。艺术家和其他专业人士一直在使用此类系统来生成用于营销和广告的内容、填充网站、创建品牌和徽标，甚至为用户界面设计提出创意。这些只是对使用 AI 生成的图像感兴趣的潜在利益相关者中的一小部分。
在我试图理解稳定扩散的过程中，以及在与ChatGPT的对话中，我很快意识到我们开始忽略扩散的真正含义，或者更准确地说，我们在机器学习中使用的扩散模型与“扩散”之间的联系，这个过程我们在物理学中观察。
扩散（物理）
扩散一词源自拉丁语diffundere，意思是“扩散”。
在物理学中，扩散是当物质的粒子倾向于从高浓度区域扩散到低浓度区域时发生的过程。这个过程可以发生在固体和液体中，它是由称为随机热运动的过程驱动的。
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扩散也与熵的概念有关。熵是系统无序或随机性的量度。在扩散的背景下，随着物质粒子在整个系统中的分布变得更加均匀，系统的熵趋于增加。这是因为扩散过程导致粒子分布更加随机，这与无序或随机性的增加有关。例如，考虑一个装满气体的容器。如果气体最初集中在容器的一部分，系统的熵就会很低文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-514142.html
到了这里，关于Stable Diffusion现代人工智能艺术成功背后的物理学原理,破译用于文本到图像生成的著名 AI 模型与物理学中观察到的过程之间的联系的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
