已验证65% 置信事实精确时间

图像生成模型的输出随机性本质上来源于扩散过程的初始噪声采样，Seed（随机数种子）控制初始噪声

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/12

首次发现

来源

让AI挑战自身底线：一个爆火Prompt背后的深度思考

redditr/ChatGPT2026/7/10

相关事实

已验证扩散模型通过在海量图像数据上训练，学会了从随机噪声中逐步去噪生成图像的能力83% 相似已验证扩散模型在推理阶段从随机高斯噪声出发，经数十至数百步迭代去噪得到输出，即便固定随机种子，提示词的细微差异也会导致人脸特征、服装细节的显著偏移80% 相似已验证当前主流扩散模型的图像生成是从随机噪声经多步去噪还原的不可逆过程，模型不保留像素与语义元素的显式映射，导致无法进行局部修改只能整张重新生成76% 相似已验证扩散模型的核心思路来源于非平衡热力学，训练阶段将清晰图像逐步加入高斯噪声，推理阶段从随机噪声逆向去除噪声还原图像73% 相似

引用此条事实

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