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GPT4o爆火的底層秘密：自回歸模型與擴散模型
GPT-4o的爆火引發(fā)了廣泛的關注，其背后的技術原理更是值得深入探討。本文將揭開GPT-4o的底層秘密，重點分析自回歸模型與擴散模型這兩種生成范式。
這兩天時間，因為GPT4o的爆火，導致了無數設計師上天臺！前幾天本人還在嘲笑因為Cursor和MCP的出現，導致很多程序員上天臺，誰能想到射出的子彈這么快便擊中了我的眉心！
自己也是開通了GPT4o，玩了一整天，確實大為震驚，不僅可以生圖，還可以生成文檔！
但是！話說回來，今天要講的不是GPT4o模型生圖有多厲害，今天來講一下背后的原理！他和Stable Diffusion的圖像生成到底有什么區(qū)別？
自回歸模型與擴散模型：起源、區(qū)別與演進
自回歸模型（Autoregressive Model）和擴散模型（Diffusion Model）無疑是兩種最具代表性的生成范式。它們源于不同的建模思路，發(fā)展路徑各異，但又在今天的AI系統(tǒng)中交匯融合，形成了新一代多模態(tài)AI如OpenAI的GPT-4o和Google的Gemini 2 flash。本文將帶你梳理這兩種模型的起源、區(qū)別，并解析它們在當今AI體系中的實際應用與聯(lián)系。
一、自回歸模型（Autoregressive Model）
起源與發(fā)展
自回歸模型起源于統(tǒng)計學中的時間序列分析，用于預測當前值與過去值之間的關系。在人工智能領域，自回歸模型被引入語言建模中，即假設一句話可以通過逐詞預測的方式生成。
在NLP中，最早的語言模型如n-gram就是一種簡化的自回歸模型，而隨著深度學習的發(fā)展，RNN、LSTM、GRU等循環(huán)神經網絡被廣泛用于自回歸建模。真正讓自回歸模型成為主流的，是2017年Google提出的Transformer架構，其編碼-解碼結構讓語言建模的效率和效果大幅提升。
基于Transformer的自回歸模型中，最具代表性的就是OpenAI的GPT系列。以GPT-3為例，它通過左到右地依次預測每一個token，從而生成連貫的文本內容。這種方式結構簡單、效果穩(wěn)定，并且容易訓練和部署。
自回歸模型核心思想是什么
自回歸模型的核心思想就是：“我預測下一個東西，要參考前面已經發(fā)生的?！?/strong>換句話說，就是**“我邊看邊猜接下來會發(fā)生什么。
例：假設你寫一篇作文，開頭寫了：“今天陽光明媚，我走在…”你會很自然地想到接下來的詞可能是：“街道上”、“公園里” 或 “校園里”這時候，你的大腦就是一個“自回歸模型”——你寫下一個詞，是基于你前面寫的內容來推斷的。
再比如：你聽到“我昨天晚上吃了”，你會自動腦補“炸雞”、“火鍋”之類的。這也是自回歸思維。
再通俗一點就是
AI 里的自回歸模型長啥樣
在AI模型里，比如 GPT，生成文本的方式就是：一個詞一個詞地生成，每次都看前面都生成了啥，然后決定下一個詞是什么。
比如 GPT 生成句子：“I love artificial…”它可能預測下一個詞是 “intelligence”，然后：“I love artificial intelligence…”再繼續(xù)生成下一個詞：“because”，如此循環(huán)。
二、擴散模型的起源與發(fā)展
起源與發(fā)展
擴散模型最初起源于對隨機過程的建模，尤其是布朗運動等物理擴散現象。2020年，Ho等人提出了DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model），標志著擴散模型在生成建模領域的重大突破。
擴散模型的基本思想是：首先將一張圖像逐步添加高斯噪聲直到變成純噪聲（正向擴散），再訓練模型學習如何從這個噪聲中一步步還原原始圖像（反向去噪）。由于每一步都是在已有信息的基礎上微調，模型可以生成極高質量的圖像。
以Stable Diffusion為例，該模型結合了UNet結構和CLIP的文本引導能力，在輸入一段提示詞后，從隨機噪聲中“生長”出一張符合語義的圖片。這種方式雖然推理速度較慢，但圖像質量和控制力遠超以往的模型。
擴散模型核心思想是什么
擴散模型的核心思想是： “我先把東西變模糊（加噪音），然后一步步把它變清楚?！?/strong>也就是：“先破壞、再修復！”
例：假設你有一張小時候的老照片，已經模糊不清、滿是噪點，你會怎么做？
你可能會用 AI 修圖工具，一點點去掉噪點、恢復顏色、補全缺失的部分，直到還原成一張清晰的照片。
這過程就像是擴散模型做的事情：先把圖像加噪音變模糊 → 再訓練一個模型一步步學會去噪 → 未來可以從一張“隨機噪音”里生出一張圖像！
再通俗一點就是
AI 里的擴散模型長什么樣
比如你在用 Stable Diffusion 畫圖：你輸入提示詞：“一只在宇宙中彈吉他的貓”系統(tǒng)不是一下子畫出來的，而是：
1.先生成一張全是灰點的“噪聲圖”；
2.然后一步步“去噪”，讓圖像慢慢顯現；
3.直到最后得到一張超級有細節(jié)的貓貓圖！
三、自回歸 vs 擴散：關鍵區(qū)別與類比
結尾小口訣，幫你記?。?/strong>
- 自回歸：從左寫到右，步步推演；
- 擴散式：從糊到清晰，漸入佳境！
本文由 @A ad鈣 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經作者許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務
這或許就是AI進化的魅力所在——不同技術路線的融合往往能碰撞出意想不到的火花。
是的，不需要像SD那樣調節(jié)負責的參數，用繁瑣的工作流也可以生圖