宇宙就像一块布,星球让布变形,形成凹陷(curvature)。 看到一个比喻,用 GPT 研究学习下: 可以先把时空想象成一张拉紧的橡皮布(2D)。把太阳放上去 → 布下沉了一块。地球像个小球 → 被“凹陷”吸引,沿着凹陷绕圈。地球不是被“拉住”,而是“顺着弯曲的布面”滚动。这个比喻的意义是:星体让时空弯曲,引力其实是物体在弯曲的时空中走最直的路径。 但是这个比喻也不准确,因为宇宙不是膜、不是布、不是二维物体。用布比喻,是因为人类大脑无法想象 四维(3 空间 + 1 时间)弯曲,于是只能把它降维成 2D。真正的含义是:质量与能量改变“距离”与“时间”的定义本身。这比任何布的比喻都更深刻。 太阳不是“拉”地球,而是太阳让附近时空结构发生了变化,地球在这个结构里自然走“最短路径”(测地线),就像你推了一个杯子,它自然沿桌面滑动,不是桌子拉它。 质量改变了时空度量,而弯曲的时空决定了物体的路径。不要把引力理解为“拉力”,要理解为:直线不再是直的,最短路径弯曲,时间被扭曲,空间被改变,因果结构被修改。你看到了地球绕太阳转,其实是:在弯曲的时空中行走最省力的路径。 “宇宙像一块布”是一个不准确的比喻,真正的意思是:质量和能量会改变时空的几何,从而产生我们感受到的引力现象。这句是最符合爱因斯坦理论的解释。 广义相对论告诉我们:,空间不是背景,而是参与者,不是球在桌子上跑,而是桌子本身会弯、会变。时间不是均匀的,质量让时间变慢(引力时间膨胀)。运动不是被迫的,物体沿“直线”自然运动,但“直线的定义”被时空本身改变了。
Stable Diffusion背后的秘密:原来一直在去噪,不是在画图! --- 你可能用过 Stable Diffusion。 当输入"一只猫坐在沙发上"。 然后,你看着进度条,一点一点往前走。 10%... 20%... 30%... 图像慢慢从模糊变清晰。 一开始,全是噪点。 然后,隐约能看到一些形状。 再然后,能看到猫的轮廓。 最后,一张清晰的图出现了。 你有没有想过,它到底在干什么? 答案是:去噪。 它不是在"画"图。 它是在"去噪"。 一开始,给它一张纯噪声图。 就是那种电视没信号时的雪花屏。 然后,它一步一步把噪声去掉。 每去掉一点,图就清晰一点。 去了 50 步,图就清晰了。 这就是 DDPM:Denoising Diffusion Probabilistic Model。 (去噪扩散概率模型) 听起来很复杂,但核心就是两个字:去噪。 但这里有个神奇的地方: 它怎么知道该去成什么样? 我是说,同样是一堆噪声, 你可以去成猫,可以去成狗,可以去成车。 它怎么知道你要的是猫? 答案是:你告诉它的。 你输入"一只猫坐在沙发上"。 这段文字,会被变成一个向量。 然后,在每一步去噪的时候, 模型都会看这个向量, 知道:哦,你要的是猫,不是狗。 所以,它去噪的方向,是朝着"猫"去的。 这就是为什么,你输入不同的文字, 会生成不同的图。 因为去噪的方向不一样。 而这一切,都建立在一个简单的想法上: 生成,就是反向去噪。 你先学会怎么加噪声。 然后,反过来,学会怎么去噪声。 去噪的终点,就是生成的结果。 注意,这是 2020 年的论文突破。 从那之后,所有最好的图像生成模型, Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 2, 全都用这个思路。 不是 GAN,是 Diffusion。 因为 Diffusion 更稳定,更可控,生成的图更真实。 另外,你玩Stable Diffusion时,可能调过下面参数: Steps: 50 CFG Scale: 7.5 Sampler: DPM++ 2M Karras 代码跑通了,图生成了。 但你可能不知道这些参数是什么意思。 Steps 是去噪的次数。 Stable Diffusion 不是一次性生成图。 它是一步一步去噪。 Steps = 50,就是去 50 次噪。 每去一次,图就清晰一点。 Steps 越多,图越清晰,但也越慢。 Steps 越少,图越模糊,但也越快。 一般来说,50 步够了。 CFG Scale 是文字引导的强度。 CFG 是 Classifier-Free Guidance。 意思是:你输入的文字,对生成的影响有多大。 CFG Scale = 1,文字几乎没影响,模型随便生成。 CFG Scale = 20,文字影响很大,模型严格按照文字生成。 CFG Scale = 7.5,是一个平衡。 既听文字的,又有一点创造性。 太低,生成的图和文字不匹配。 太高,生成的图太死板,没有惊喜。 Sampler 是去噪的方法。 DDPM 说的是"去 1000 次噪"。 但 1000 次太慢了。 所以,后来有人发明了更快的方法。 DPM++、Euler、DDIM... 这些都是"怎么更快地去噪"。 有的方法,20 步就能达到 1000 步的效果。 有的方法,更稳定。 有的方法,更有创造性。 你选哪个 Sampler,就是在选"怎么去噪"。 这就是这些参数的意思。 Steps:去几次噪。 CFG Scale:文字影响有多大。 Sampler:用什么方法去噪。 ---- AI生成好读的科普文,很适合学习复杂的概念。