计算机视觉

VAE (Variational Autoencoder)，变分自编码器，是一种强大的生成模型 (Generative Model)，它结合了深度学习和概率图模型的思想。VAEs 不仅能够学习数据的压缩表示（即潜在空间），更重要的是，它能够通过建模数据的潜在分布来生成全新的、与训练数据相似但并非完全相同的数据。与标准自编码器 (Autoencoder, AE) 不同，VAE 强制其潜在空间具有连续且结构化的特性，使其非常适合用于数据生成、插值和抽象特征学习。 核心思想：VAE 的核心在于其编码器不是将输入映射到一个固定的潜在向量，而是映射到一个潜在概率分布（通常是高斯分布）的参数（均值和方差）。通过从这个分布中采样得到潜在向量，并引入一个正则化项（KL 散度）来约束这个分布接近一个简单的先验分布（如标准正态分布），从而确保潜在空间的连续性和可生成性。 一、为什么需要 VAEs？(从 Autoencoder 说起)要理解 VAE 的必要性，我们首先回顾一下标准的自编码器 (Autoencoder)。 1.1 标准自编码器 (Autoencoder, AE)自编码器是一种无监...

潜空间 (Latent Space)，又称隐空间或潜在空间，是深度学习，尤其是生成模型中的一个核心概念。它是一个经过模型学习和压缩的、低维度的、连续的数学空间，用于表示原始高维数据（如图像、文本、音频）的内在结构和语义特征。数据点在潜空间中的位置编码了其核心属性，使得模型能够在此空间中进行高效的生成、插值和操控，而无需直接处理复杂的高维数据。 核心思想：潜空间是数据的一种“抽象语言”或“概念地图”。它将高维、复杂的原始数据（如一张照片的几百万像素）压缩成一个低维的向量表示。在这个低维空间中，语义相似的数据点彼此靠近，且空间是连续的，微小的移动对应着数据在现实世界中语义上的平滑变化。 一、为什么需要潜空间？处理现实世界中的数据（如图像、文本）面临以下挑战： 高维度性 (High Dimensionality)：一张 512x512 像素的 RGB 图像包含 $512 \times 512 \times 3 \approx 78$ 万个像素值。直接在如此高维的空间中进行操作、生成或搜索是计算密集且效率低下的。 数据稀疏性 (Data Sparsity)：在高维空间中，真实数...

LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) 是一种参数高效微调 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 技术，旨在大幅减少大型预训练模型（如大型语言模型 LLMs 和扩散模型 Diffusion Models）在下游任务上进行微调时所需的可训练参数数量和计算资源。它通过在模型原有权重矩阵旁边引入两个低秩矩阵进行增量更新，从而实现高效且高性能的微调，避免了对整个模型进行全量微调的巨大开销。 核心思想：冻结预训练模型的原始权重，并向其注入少量可训练的低秩分解矩阵。在微调过程中，只训练这些新注入的低秩矩阵，而预训练模型的绝大部分参数保持不变。在推理时，这些低秩矩阵可以与原始权重合并，几乎不增加推理延迟。 一、为什么需要 LoRA？随着深度学习模型规模的爆炸式增长，特别是大型语言模型 (LLMs) 和扩散模型 (Diffusion Models) 的参数量达到数十亿甚至数万亿，对其进行全量微调（即训练所有模型参数）带来了严峻的挑战： 巨大的计算成本：全量微调一个数十亿参数的模型需...

扩散模型 (Diffusion Models) 是一类新兴的生成模型 (Generative Models)，近年来在图像生成、音频合成、视频生成等领域取得了突破性的进展，特别是在高保真度图像生成方面展现出无与伦比的性能，超越了传统的 GANs (生成对抗网络) 和 VAEs (变分自编码器)。其核心思想是模仿物理学中的扩散过程，通过逐步添加噪声来破坏数据结构，然后学习如何逆转这个过程，从随机噪声中逐渐恢复出清晰的数据。 核心思想：扩散模型将数据生成视为一个迭代的去噪过程。它包含两个核心阶段：前向扩散过程（加噪）和反向去噪过程（学习去噪以生成数据）。通过训练一个神经网络来预测并去除前向过程中添加的噪声，模型学会了如何从纯噪声中一步步“去噪”并生成符合真实数据分布的样本。 一、为什么需要扩散模型？在扩散模型出现之前，主流的生成模型有： 生成对抗网络 (GANs)：以其出色的图像生成质量而闻名。然而，GANs 的训练过程以对抗性方式进行，往往不稳定且难以收敛，存在模式崩溃 (mode collapse) 问题，即生成多样性不足。 变分自编码器 (VAEs)：训练更稳定，但生...

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 模型由 OpenAI 在 2021 年提出，是多模态人工智能领域的一个里程碑式的工作。它通过在大规模图像-文本对数据集上进行对比学习 (Contrastive Learning)，学会了理解图像和文本之间的语义关联。CLIP 的强大之处在于其卓越的零样本 (Zero-shot) 和少样本 (Few-shot) 学习能力，使其无需在特定任务上进行微调，即可应用于多种下游任务，极大地推动了通用视觉模型的发展。 核心思想：CLIP 的核心是通过对比学习，让图像编码器和文本编码器学习一个共享的、语义丰富的嵌入空间。在这个空间中，相互匹配（即描述同一事物的）图像和文本嵌入向量之间的相似度高，而不匹配的图像和文本嵌入向量之间的相似度低。这种学习方式使得模型能够理解图像内容的“概念”及其对应的文本描述，从而实现强大的零样本泛化能力。 一、为什么需要 CLIP？在 CLIP 出现之前，计算机视觉领域的主流做法是： 大规模标注数据集依赖：训练高性能的视觉模型（如图像分类器）通常需要庞大且昂贵的人...

在深度学习的计算机视觉领域，卷积神经网络 (CNN) 曾长期占据主导地位，而 Residual Network (ResNet) 则是其中一个里程碑式的创新，通过引入残差连接解决了深层网络训练中的梯度消失问题。近年来，随着 Transformer 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得巨大成功，研究人员尝试将其引入视觉领域，催生了 Vision Transformer (ViT)。ViT 颠覆了传统 CNN 的范式，直接将图像视为一系列序列化的图像块 (patches)，并用 Transformer 编码器进行处理。本文将对这两大具有代表性的模型进行深入剖析和比较。 ResNet 的核心思想： 通过残差连接 (Residual Connection) 允许网络学习残差函数，使得训练极深的网络变得可能，从而有效缓解了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，提高了模型性能。 ViT 的核心思想： 放弃了 CNN 的归纳偏置 (inductive bias)，直接将图像分割成固定大小的图像块 (patches)，并将其视为序列化的词向量 (tokens)，然后输入标准的 Tran...

图生图 (Image-to-Image Generation) 是一种先进的人工智能技术，其核心是将一张输入图像作为条件，生成另一张与之相关的输出图像。这种技术能够实现图像风格转换、超分辨率、图像修复、语义分割图到真实图像转换等多种复杂的视觉任务。现代图生图模型通常建立在强大的生成模型之上，尤其是扩散模型 (Diffusion Models)，并通过精密的条件控制机制来引导图像的转换过程。 核心思想：图生图模型通过学习输入图像与目标输出图像之间的映射关系，将输入的视觉信息作为生成过程的条件。与文生图从随机噪声开始不同，图生图往往以输入图像的某种噪声化版本作为起点，然后通过迭代去噪过程，逐步生成符合条件的新图像。 一、为什么需要图生图？在计算机视觉领域，许多任务都可以被重新定义为图像到图像的转换问题。传统方法往往需要针对每个任务设计专门的算法，费时费力。图生图技术提供了一种统一且灵活的解决方案： 自动化复杂编辑：将耗时且专业的图像编辑工作（如图像修复、前景替换、风格化）自动化。 内容创作辅助：辅助艺术家和设计师快速生成不同风格的草图、渲染图或变体。 数据增强：为训练其他模...

文生图 (Text-to-Image Generation) 是一种革命性的人工智能技术，它允许用户通过输入一段自然语言描述（文本提示，Text Prompt），自动生成与之匹配的图像。这项技术结合了自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 的最新进展，极大地降低了图像创作的门槛，并在艺术、设计、广告等领域展现出巨大的潜力。 核心思想：文生图模型的核心在于建立文本和图像之间的语义桥梁，使模型能够“理解”文本描述中的概念和关系，并将这些概念转化为视觉元素，最终生成符合描述的图像。这通常通过将文本编码为语义向量，然后引导一个强大的图像生成模型（如扩散模型）来完成。 一、为什么文生图如此重要？在文生图技术普及之前，图像创作主要依赖于专业技能（如绘画、摄影、3D建模）和大量时间。文生图的出现改变了这一格局： 降低创作门槛：非专业人士也能通过简单的文字描述创造出高质量的图像。 加速设计流程：设计师和艺术家可以快速迭代概念、生成灵感图或草稿。 个性化内容生成：为用户提供定制化的图像内容，满足特定需求。 探索艺术边界：为艺术家提供新的创作工具和媒介，拓展艺术表现形式。 增强多...