根據你的實驗，我把我的負空間理論修正成以下: 1.CLIP層的負空間 這邊專注於語意對齊，是否能將描述prompt整理成一個完整的語意 而非落到語意簇集的稀疏區，導致語意梯度消失 2.Difussion層的負空間 根據CLIP層整理過後的語意梯度，作為穩定擴散模型的導引能否生成完整的圖形 如果正常的話，一開始大爆炸的的塵埃(加噪過層) 會慢慢地凝聚收縮成一個穩定的星系(圖片)，這就是正常去噪過層 穩定擴散模型生一張正確的圖形 如CHATGPT所產的圖片(CLIP層加強語意對齊過後) https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png 如果無法凝聚收縮成正常完整的圖形，成為一片混亂的星雲的話 如不做強語意對齊的MJ所生成的圖 https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg 這就是Difussion因語意梯度消失產生的負空間 這完全對應到Difussion Model的運算過層 https://i.meee.com.tw/EGgLkbv.jpg https://i.meee.com.tw/Izyb6Sg.png =============================== 這裡補上擴散模型的數學運算式，說明CLIP向量的確會影嚮模型收斂，所以不要再說這只 是我的幻想了。 擴散模型的逆過程 (Reverse Process) 擴散模型的生成核心在於從雜訊中逐步還原圖像，其數學表示式如下： $$x_{t-1} = x_t + \text{score}(x_t, c) dt + \text{noise}$$ $x_t$：目前時間點 $t$ 的特徵狀態（帶雜訊的圖像）。 $\text{score}(x_t, c)$：代表梯度場（Gradient Field），它指引模型如何修正當前圖 像以逼近目標數據分佈。 $c$：代表 CLIP 條件向量（Conditioning Vector）。 $\text{noise}$：在過程中加入的隨機雜訊，用於增加生成的隨機性與多樣性。 CLIP 的角色與功能 非生成主體：CLIP 本身並不直接生成像素，它主要負責語義理解。 決定語義方向場：CLIP 透過條件向量 $c$ 提供指導，決定了梯度場的方向，讓模型知道 該朝哪個「語義方向」演化（例如：讓生成的東西「看起來像一隻貓」）。 ==================================== 你這個實驗處理的是CLIP層的負空間 沒有處理到Difussion層生圖的負空間 ※ 引述《galaxy4552 (無聞)》之銘言： : 覺得這篇很有趣 剛好在做模型的PCA實驗 : 而我score也許可以觀測梯度 : 但梯度這個詞有空間上的導數與方向場 : 只能說做了一個勢能 : score=α*base +β*Δfield : Δfield = global potential / bias : β 控制 沿 potential 上/下坡 : α 控制 相似度吸引/排斥 : --- : α=1 β=0 : https://meee.com.tw/ZwlvHfg : 是什麼就是什麼 或接近什麼 : --- : α=1 β=1 : https://meee.com.tw/HQ6jnhM : 模型開始找意思 句子長的情況下幾乎被"意思"霸版 : --- : 原本只做上面兩個 看到這篇文章後才做了這個 : α=1 β=-1 : https://meee.com.tw/3Pi0NyD : 字詞中已表達最強烈的意思? : 還是說是 已經有強烈意思 不用有生成方向? : 又或者是說 意思已經足夠 不太需要生成? : 又或者是說 不用生成 因為意思足夠了 : 可愛的愛 被往上提 : 愛與恨的恨 被往上提 且痛恨 憎恨也都從向量底下撈出來 : β<0 等於抑制全域勢能 head，使排序更依賴 query 本身的局部語義吸引。因此，在 組 : 合詞中，最強語義成分（愛、恨）會浮出 : --- : 這個我參數設錯 但結果好像有點有趣 : α=-1 β=1 : https://meee.com.tw/pEefbxd : 模型在"毀滅"這個詞開始在找意思了 (反相似度檢索) : α<0 使系統刻意遠離 query 的語義吸引，再加上 β>0 的勢能偏置，會拉出語義最遠 但 : Δfield 高的 token : 不知道有沒有說明為何prompt可以觀測負空間到這件事 : 也許Δfield升級成向量場且是做出來時就是梯度了 -- -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.233.2.206 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/AI_Art/M.1772043174.A.3F4.html ※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 02/26/2026 02:15:43 ※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 02/26/2026 02:23:11 ※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 02/26/2026 02:25:32 ※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 02/26/2026 02:27:50 ※ 編輯: treasurehill (101.10.58.207 臺灣), 02/26/2026 18:10:07 ※ 編輯: treasurehill (101.10.58.207 臺灣), 02/26/2026 18:13:34 ※ 編輯: treasurehill (101.10.58.207 臺灣), 02/26/2026 18:16:39 ※ 編輯: treasurehill (101.10.58.207 臺灣), 02/26/2026 18:17:15