待验证50% 置信事实精确时间
主流图像生成模型（Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney）的训练数据几乎全部是RGB三通道的不透明图片，模型无法直接输出Alpha通道
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
微信小程序暗黑模式实战：Pencil MCP一键生成配色方案
bilibili苦苦菜-分享版2026/6/18
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73% 相似待验证Stable Diffusion使用PyTorch进行图像生成模型训练69% 相似待验证卡内基梅隆大学、谷歌DeepMind等团队2023年发表论文证实Stable Diffusion等扩散模型在特定提示词下可近乎完整重现训练集原始图像，某些案例重现率超过90%68% 相似待验证扩散模型的归纳偏置天然倾向于平滑、渐变的输出，无法在架构层面强制施加网格约束，即便专门训练的LoRA模型也只能在统计意义上让输出更像像素画67% 相似已验证主流扩散模型（Diffusion Model）代表性产品包括Stable Diffusion、DALL-E 2早期版本、Midjourney，其工作原理是在训练阶段向图像逐步添加高斯噪声，再训练神经网络学习去噪的逆过程67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/44568API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/44568MCP
get_claim(id=44568)