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自回归模型与扩散模型详解
近年来，人工智能生成内容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）快速发展，其中“大模型”尤其是语言模型（如GPT-4、Gemini）以及文生图模型（如Stable Diffusion、DALL-E 3）表现尤为突出。大模型主要分为两大类技术路线：
自回归模型（Autoregressive Models）：多应用于文本生成，例如GPT系列。
扩散模型（Diffusion Models）：多应用于图像生成，例如Stable Diffusion。
本文将详细介绍这两种模型的基本概念、经典方法、数学原理、训练与推理过程，并对比分析二者。内容兼顾科普和专业性。
一、自回归模型
基本概念
科普理解
自回归的核心思想是“根据已有内容一步一步预测后续内容”，类似于我们人类写作文，一字一句逐步写出后面的内容。通俗来说，每个新单词（或者token）都依赖于之前生成的单词。
自回归模型最初用于统计学和时间序列分析，表示当前值取决于之前若干时刻值的线性组合。
AR(
p
p
p)模型定义为：
X
t
=
c
+
∑
i
=
1
p
φ
i
X
t
−
i
+
ε
t
X_t = c + sum_{i=1}^{p} varphi_i X_{t-i} + varepsilon_t
Xt=c+i=1∑pφiXt−i+εt
其中，
X
t
X_t
Xt 为时刻
t
t
t值，
c
c
c为常数项，
φ
i
varphi_i
φi为系数，
ε
t
varepsilon_t
εt为随机误差。
深度学习中的自回归模型
以自然语言处理中的语言模型为例，自回归语言模型定义如下：
p
(
x
1
,
x
2
,
…
,
x
L
)
=
p
(
x
1
)
⋅
p
(
x
2
∣
x
1
)
⋯
p
(
x
L
∣
x
1
,
…
,
x
L
−
1
)
p(x_1, x_2, dots, x_L) = p(x_1)cdot p(x_2 mid x_1)cdots p(x_L mid x_1,dots,x_{L-1})
p(x1,x2,…,xL)=p(x1)⋅p(x2∣x1)⋯p(xL∣x1,…,xL−1)
代表模型如 GPT 系列，采用 Transformer 解码器架构。
技术原理与结构分析
以 GPT-4 为代表的 Transformer 自回归语言模型核心机制如下：
-
输入预处理：将输入文本转为 token 序列，通过 embedding 映射成向量形式。
-
Transformer 结构：由多层“自注意力机制”构成。
自注意力机制公式定义为：
Attention
(
Q
,
K
,
V
)
=
softmax
(
Q
K
T
d
k
)
V
text{Attention}(Q,K,V)=text{softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}}right)V
Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V
其中：
-
Q
Q
Q（query）：当前待处理 token 的查询向量 -
K
K
K（key）：上下文 token 的键向量 -
V
V
V（value）：上下文 token 的值向量 -
d
k
d_k
dk：K的维度，防止内积过大
优化目标为最大化每个位置 token 预测的对数概率：
L
=
−
∑
t
log
P
(
x
t
∣
x
L=−t∑logP(xt∣xt)
-
优点：
- 训练稳定、生成效果连贯、文本逻辑性强。
-
缺点：
- 并行生成速度慢，容易陷入重复生成，难以生成全局连贯的长文本。
训练与推理过程
-
训练阶段：
- 损失函数为所有位置预测的交叉熵之和。
-
推理阶段：
- 给定初始输入逐步预测下一项，直至生成完整输出。
二、扩散模型
基本概念
科普理解
扩散模型灵感源于热力学中的“扩散”过程：初始图像被逐渐加入随机“噪声”，图像逐渐变成纯粹的随机噪声（正向扩散过程）。扩散模型学习的就是如何“反向”去噪，从随机噪声一步步重构出清晰图像。
经典扩散模型
DDPM模型前向扩散过程：
q
(
x
t
∣
x
t
−
1
)
=
N
(
x
t
;
1
−
β
t
x
t
−
1
,
β
t
I
)
q(x_t|x_{t-1})=mathcal{N}(x_t;sqrt{1-beta_t} x_{t-1},beta_t I)
q(xt∣xt−1)=N(xt;1−βtxt−1,βtI)
一步扩展表示为：
x
t
=
α
ˉ
t
x
0
+
1
−
α
ˉ
t
z
x_t=sqrt{bar{alpha}_t} x_0 + sqrt{1-bar{alpha}_t} z
xt=αˉtx0+1−αˉtz
损失函数为预测添加的噪声
ε
varepsilon
ε的均方误差。
文生图如何实现？
在文生图任务中，扩散模型通常采用以下方式实现：
- 使用文本编码模型（如 CLIP 模型）将输入文本转化为嵌入（embedding）向量；
- 将文本嵌入向量作为条件（输入）提供给 U-Net 去噪网络；
- U-Net 网络逐步去噪，从随机噪声中生成最终的清晰图像。
代表模型包括 DALL·E 2、Stable Diffusion、Imagen 等。
-
优点：
- 生成图像质量高、细节丰富、条件控制灵活。
-
缺点：
- 生成速度较慢，需要较多的采样步骤，计算成本较高。
训练与推理
-
训练阶段：随机抽取
t
t
t步添加噪声，模型预测原始图像或噪声。 - 推理阶段：从纯噪声开始，逐步去噪直至生成清晰数据。
三、自回归模型 vs 扩散模型对比
| 特性 | 自回归模型 | 扩散模型 |
|---|---|---|
| 生成模式 | 顺序生成逐步预测 | 从整体随机噪声逐步精细化迭代 |
| 优势 | 简单、训练稳定、概率解释明确 | 生成质量高、多样性强、条件控制灵活 |
| 劣势 | 生成速度慢、难以全局优化、曝光偏差 | 计算代价高、实现复杂、内存占用大 |
| 适用场景 | 文本生成、时间序列预测、对话系统 | 图像、音频、视频生成及修复任务 |
四、未来发展趋势
自回归模型
- 更大规模模型，增强上下文理解和规划能力
- 结合知识库和检索功能，提升内容准确性
- 减少曝光偏差，提升长序列生成一致性
扩散模型
- 提高生成效率，降低计算代价
- 提升图像和视频生成质量，拓展到更多模态
- 强化用户交互控制能力
融合与突破
- 自回归模型与扩散模型协同工作，如先自回归后扩散细化
- 融合强化学习实现更强适配人类需求的生成
- 发展多模态统一模型，实现更加通用智能
- 探索全新生成范式，如能量模型、概率流模型
未来可能出现自回归和扩散模型的结合，甚至与强化学习、检索机制融合，形成更为强大的生成模型，推动生成式AI发展。
通过本文对自回归模型与扩散模型的详解与对比分析，希望能够帮助你更深入理解 AI 生成模型的技术本质与未来发展趋势。
文章来源于互联网:AI技术解读 | 从GPT到Stable Diffusion，一文搞懂自回归与扩散模型的底层逻辑
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