待验证60% 置信事实时间未知
早期扩散模型如Stable Diffusion和DALL-E 2生成的图片中文字往往呈现乱码或模糊状态
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini 3 Pro实测对比：2025选购指南
bilibiliAI技术研究院
涉及实体
相关事实
已验证扩散模型以 DALL-E 2、Stable Diffusion、Midjourney 为代表，重新定义了图像生成任务77% 相似待验证文本到图像模型(如Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E)对提示词的解读都带有一定的随机性和不可预测性77% 相似待验证扩散模型（如Stable Diffusion）通过逐步去噪还原图像，擅长细节纹理；自回归多模态模型（如GPT Image 2）在理解复杂文字指令和保持角色一致性方面更具优势76% 相似已验证Stable Diffusion基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），通过在压缩的潜在空间中进行去噪过程来生成高质量图像72% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/20610API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/20610MCP
get_claim(id=20610)