术语表
扩散模型（Diffusion Model）
扩散模型是一种生成式 AI，逐步将随机噪声转化为图像。
扩散模型（Diffusion Model）是一种生成式人工智能，它从随机的视觉噪声出发，逐步将其精修为一幅连贯的图像。它通过研究数百万张图像以及它们如何分解为静态噪点来学习，再逆转这一过程：在每一步去除一点噪声、添加一点结构，慢慢揭示出一幅符合所请求内容的成品设计。可以把它想象成一位雕塑家从大理石块中揭示出一个形状，只不过这块「大理石」是颗粒状的随机像素，而引导则来自一段文字描述或参考图像。对筹备纹身的人而言，这正是令现代 AI 艺术成为可能的引擎。诸如 wizard.tattoo 的 Design Forge 等工具利用扩散模型，将一个想法（例如一个短语或一幅草图）转译为一个你可以研究、调整并在投身墨水之前加以可视化的精致纹身构思。由于模型以迭代方式运作，你往往能影响它对你措辞的贴合程度、它发挥多少创作自由，以及结果变得多么细密。理解输出是从受引导的噪声中生长出来的，有助于解释为何对同一想法的两次尝试看起来会不同，以及为何措辞上的细微改变能有意义地重塑你所看到的艺术。