人工智能神笔马良——stable diffusion

2019年在上海，有幸受邀参加复旦大学《2019人机混合智能的心智模式与特征》研讨会，并在会上分享了人工智能在网络安全方面的应用，其中印象特别深刻的是：提问环节中，一位大学生问道：AI已经渗透到了生活的方方面面，并不断扩展着应用领域，未来还有职业不太可能被AI取代吗？我还清楚地记得自己的回答：艺术领域，虽然当时已经出现了可以作诗的AI机器人，但是输出的作品只达到了合辙押韵的水平，远远达不到“孤篇压盛唐”的高水准。当时我还特别强调AI只认统计规律，没有人类独有的复杂感情和情绪，但是，最近，随着最强AI绘画算法stable diffusion的问世，我被打脸了，艺术家们也要失业了！

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随着Dalle系列和stable diffusion在图片生成领域大杀四方，也正式宣告了，图片生成的base model由autoencoding、VAE、FLOW、GAN转向了Diffusion时代，diffusion的相关研究也大有当年transformer的风靡程度。

深究Dalle系列和stable diffusion的背后原理完美的诠释了“大道至简”的智慧，其核心CLIP和diffusion前者是自监督的对比学习，后者前向传播是马尔科夫链，后向传播是贝叶斯公式（原论文用的概率熵，看起来很复杂，不如贝叶斯公式直观）推导，前向中的噪音作为后向过程中的label来学习。

时代在抛弃你的时候，从来不会提前打招呼，此时，只想对3年前的自己说一句：技术领域中一切都是不可笃定地，艺术领域AI也行。