作者treasurehill (宝藏岩公社，你还未够班S)
看板AI_Art
标题Re: [闲聊] 负空间的由来
时间Sun Mar 1 16:36:31 2026
→ peterturtle: 我哪知道你们在讨论啥，感觉虽然写了很多，但这只是 02/27 03:20
→ peterturtle: 在讲碎形观念中的非稳定边缘区域吧？扩散模型基於迭 02/27 03:20
→ peterturtle: 代，而图片则是在条件迭代时最终的收敛稳定井，会「 02/27 03:20
→ peterturtle: 回不去」是因为选择的模型在这些点上是对起始条件极 02/27 03:20
→ peterturtle: 敏感的混沌区域，於是系统在相空间上摇摇摆摆、没能 02/27 03:20
→ peterturtle: 落入周围的稳定井中、而是因为在持续的精度损失中喷 02/27 03:20
→ peterturtle: 到并落入一些更远的收敛点去，那自然会变成「欸干你 02/27 03:20
→ peterturtle: 怎麽走到这边」的情况了。推荐延伸阅读：John Briggs 02/27 03:20
→ peterturtle: 、F. David Peat 着，牛顿出版社翻译的老书「混沌魔 02/27 03:20
→ peterturtle: 镜」，ISBN：9789576273490，已经是1993年的书了 02/27 03:20
稳定井的概念可以用来理解没错，但要修正一点：SD 这种 diffusion 生成不是在做
「会不会发散」的混沌问题，它每一步都是强制往「更符合条件」的方向修正，所以它
的本质是「一定要收敛到某个可收敛区」，差别只在於收敛到哪里。
用狗加鬼来说：
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训练集中确实存在两个很稳的吸引子：
狗吸引子（犬类头部、口鼻、耳朵、毛的纹理）
人形鬼吸引子（直立人形骨架、阴森脸、鬼的气氛）
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但训练集中通常不存在「狗头人形鬼」这种完整且大量的交集样本，也就是说，在资料分
布里没有一个现成的「狗形鬼」稳定井可以直接掉进去。
然而 diffusion 的运作方式是：即使交集样本很少，它也不会停在那种“什麽都不是”
的区域，它会继续计算下一步该怎麽修正，硬要让结果同时满足「狗」和「鬼」两股条件
力量。
因此当你同时丢狗和鬼：
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狗条件会强拉最显眼、最容易辨识的狗特徵（通常是头部）
鬼条件会强拉最稳的鬼模板（在资料里通常是人形骨架）
因为没有完整「狗形鬼」的稳定井，系统无法收敛成一只真正四足的狗鬼，但它又必须同
时交代两个条件，所以最後就会落在两个吸引子之间的混合过渡带：用人形鬼身体来承接
「鬼」的稳定模板，再用狗头去满足「狗」的辨识特徵。
结果就变成：
狗头 加 人形鬼身体
==================================
重点是：
狗头人形鬼不是训练集中直接存在的一张图，而是训练集中两个强吸引子的折衷收敛结果
。这跟混沌那种「系统失控乱跑」完全不是同一件事；diffusion 不会乱跑，它只是会在
训练集允许的密度结构里，强迫算出一个能同时对两个条件交代的可收敛解。
这就是为什麽你看到的不是「发散」，而是「补全成一个混合模板」。而这些模板不是
训练时已标注的资料，而是AI自己强迫运算出来的，这就是负空间的定义。
你看到的这些图像：
https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg
https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg
就是 diffusion 在不存在明确交集样本的情况下，被两个强吸引子约束後所生成的混合
收敛模板，不是训练集的原始资料(应该没有人会拿这种鬼图训练吧)，是AI自己创造
出来的。
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 118.233.2.206 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/AI_Art/M.1772354193.A.251.html
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 16:37:10
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 16:39:44
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 16:47:17
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 16:49:37
1F：推 kimwang: 看到现在我只觉得是你相信并坚持负空间一定存在 所以找了 03/01 17:44
2F：→ kimwang: 一堆东西来附和和定义你希望存在的负空间03/01 17:44
3F：→ kimwang: 这种话题可以吵了一个月还没结束也是很厉害03/01 17:45
4F：→ kimwang: 而且像你说的狗跟鬼 也是有可能生出一只狗+一只鬼的03/01 17:49
谁跟你说我只是附和的，我有完整的数学推导公式，你想看吗？
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 17:50:43
5F：→ kimwang: 我自己就有用SD系产图明明已经下了1girl:1.3 结果产出来03/01 17:49
6F：→ kimwang: 的图还是冒出两个人 然後把我给的其他词分散到两人身上03/01 17:50
7F：→ kimwang: 说穿了就只是产图会尽量满足给的关键词而已 03/01 17:51
8F：→ kimwang: 不想看 毫无兴趣 你爱坚持己见是你的事 我也只是出来表达 03/01 17:52
9F：→ kimwang: 对这话题厌烦而已 你想继续的话我也没全力阻止你03/01 17:52
10F：→ kimwang: *权03/01 17:52
11F：→ kimwang: 在我眼中你就只是想要其他人接受这种事情只能是负空间03/01 17:53
负空间只是定义，这种现象的确存在，有什麽好否认的？
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 17:55:51
12F：推 kimwang: 我不否认一开始看到这议题是满有趣的 但久了就只觉得 03/01 17:56
13F：→ kimwang: 你只是在强迫大家接受你的定义 而不是每个人可以有自己的 03/01 17:56
14F：→ kimwang: 看法 才会吵了一个月都没结束 03/01 17:57
15F：推 Tosca: 像我都在挖掘色空间~~~~~~~~ 03/01 18:02
16F：→ peterturtle: 你就想得太艺术家了。我会拿这本书出来讲就是因为里 03/01 18:05
17F：→ peterturtle: 面有几乎一模一样的简化模型：扩散模型本质上就是一 03/01 18:05
18F：→ peterturtle: 种牛顿法。从牛顿法的角度来看，你关键字下去你就会 03/01 18:05
19F：→ peterturtle: 得到一条函数f，然後你做的事情就是从定义域的某个随 03/01 18:05
20F：→ peterturtle: 机点出发经过一连串牛顿法迭代收敛到某个解上。而只 03/01 18:05
21F：→ peterturtle: 要有学过牛顿法求解的人都知道牛顿法很好用，但如果 03/01 18:05
22F：→ peterturtle: 起始值不太妙或函数不太对劲很容易喷去一些意料之外 03/01 18:05
23F：→ peterturtle: 的解上(有时候甚至不会收敛)，这通常发生在起点刚好 03/01 18:05
24F：→ peterturtle: 落在变数梯度没那麽明显的位置，解就会乱喷、不会乖 03/01 18:05
25F：→ peterturtle: 乖落在预期的位置：因为虽然扩散模型的生成方式要求 03/01 18:05
26F：→ peterturtle: 指定的解存在、但没有禁止不知道的解存在。所以现在 03/01 18:05
27F：→ peterturtle: 发生的事情单纯就是喷去一个意料之外的局域解刚好收 03/01 18:05
28F：→ peterturtle: 敛了。 03/01 18:05
下面文章回你了，跟你讲的现象很像，但不是同一件东西
混屯理论我也修过，还分得清二者的差别
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 18:10:50
※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 18:16:23