待验证60% 置信事实精确时间
扩散模型擅长学习像素级和局部纹理的统计规律，但缺乏对三维空间结构和物理承重逻辑的真正理解
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
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79% 相似待验证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76% 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72% 相似待验证当前扩散模型对非标品或定制化产品往往进行创意性补全而非精准还原，因为模型学习的是视觉分布而非具体商品的精确外观72% 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70% 相似
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