待验证50% 置信事实精确时间
扩散模型在连续像素空间中学习概率分布，而非在离散符号空间中建立语义映射，与GPT系列语言模型的Token化处理路径存在架构分歧
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/24
首次发现
来源
相关事实
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73% 相似待验证扩散模型本质上是对像素分布的学习，缺乏对因果物理过程的建模73% 相似待验证在GPT-Image-2这类自回归模型中，提示词的语序和结构比扩散模型更为重要，因为模型按顺序处理token，前面的描述往往获得更高的注意力权重71% 相似待验证文本扩散模型主要通过两条路径解决离散token问题：在连续嵌入空间执行扩散，或定义离散马尔可夫转移矩阵直接在token空间操作69% 相似已验证大语言模型（LLM）如GPT、Claude等，本质上是通过海量文本数据训练出的概率预测系统68% 相似
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