作者treasurehill (寶藏巖公社，你還未夠班S)
看板AI_Art
標題Re: [閒聊] 負空間的由來
時間Sun Mar 1 16:36:31 2026
→ peterturtle: 我哪知道你們在討論啥，感覺雖然寫了很多，但這只是 02/27 03:20
→ peterturtle: 在講碎形觀念中的非穩定邊緣區域吧？擴散模型基於迭 02/27 03:20
→ peterturtle: 代，而圖片則是在條件迭代時最終的收斂穩定井，會「 02/27 03:20
→ peterturtle: 回不去」是因為選擇的模型在這些點上是對起始條件極 02/27 03:20
→ peterturtle: 敏感的混沌區域，於是系統在相空間上搖搖擺擺、沒能 02/27 03:20
→ peterturtle: 落入周圍的穩定井中、而是因為在持續的精度損失中噴 02/27 03:20
→ peterturtle: 到並落入一些更遠的收斂點去，那自然會變成「欸幹你 02/27 03:20
→ peterturtle: 怎麼走到這邊」的情況了。推薦延伸閱讀：John Briggs 02/27 03:20
→ peterturtle: 、F. David Peat 著，牛頓出版社翻譯的老書「混沌魔 02/27 03:20
→ peterturtle: 鏡」，ISBN：9789576273490，已經是1993年的書了 02/27 03:20
穩定井的概念可以用來理解沒錯，但要修正一點：SD 這種 diffusion 生成不是在做
「會不會發散」的混沌問題，它每一步都是強制往「更符合條件」的方向修正，所以它
的本質是「一定要收斂到某個可收斂區」，差別只在於收斂到哪裡。
用狗加鬼來說：
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訓練集中確實存在兩個很穩的吸引子：
狗吸引子（犬類頭部、口鼻、耳朵、毛的紋理）
人形鬼吸引子（直立人形骨架、陰森臉、鬼的氣氛）
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但訓練集中通常不存在「狗頭人形鬼」這種完整且大量的交集樣本，也就是說，在資料分
布裡沒有一個現成的「狗形鬼」穩定井可以直接掉進去。
然而 diffusion 的運作方式是：即使交集樣本很少，它也不會停在那種“什麼都不是”
的區域，它會繼續計算下一步該怎麼修正，硬要讓結果同時滿足「狗」和「鬼」兩股條件
力量。
因此當你同時丟狗和鬼：
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狗條件會強拉最顯眼、最容易辨識的狗特徵（通常是頭部）
鬼條件會強拉最穩的鬼模板（在資料裡通常是人形骨架）
因為沒有完整「狗形鬼」的穩定井，系統無法收斂成一隻真正四足的狗鬼，但它又必須同
時交代兩個條件，所以最後就會落在兩個吸引子之間的混合過渡帶：用人形鬼身體來承接
「鬼」的穩定模板，再用狗頭去滿足「狗」的辨識特徵。
結果就變成：
狗頭 加 人形鬼身體
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重點是：
狗頭人形鬼不是訓練集中直接存在的一張圖，而是訓練集中兩個強吸引子的折衷收斂結果
。這跟混沌那種「系統失控亂跑」完全不是同一件事；diffusion 不會亂跑，它只是會在
訓練集允許的密度結構裡，強迫算出一個能同時對兩個條件交代的可收斂解。
這就是為什麼你看到的不是「發散」，而是「補全成一個混合模板」。而這些模板不是
訓練時已標註的資料，而是AI自己強迫運算出來的，這就是負空間的定義。
你看到的這些圖像：
https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg
https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg
就是 diffusion 在不存在明確交集樣本的情況下，被兩個強吸引子約束後所生成的混合
收斂模板，不是訓練集的原始資料(應該沒有人會拿這種鬼圖訓練吧)，是AI自己創造
出來的。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.233.2.206 (臺灣)
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※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 16:37:10
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 16:39:44
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 16:47:17
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 16:49:37
推 kimwang: 看到現在我只覺得是你相信並堅持負空間一定存在 所以找了 03/01 17:44
→ kimwang: 一堆東西來附和和定義你希望存在的負空間03/01 17:44
→ kimwang: 這種話題可以吵了一個月還沒結束也是很厲害03/01 17:45
→ kimwang: 而且像你說的狗跟鬼 也是有可能生出一隻狗+一隻鬼的03/01 17:49
誰跟你說我只是附和的，我有完整的數學推導公式，你想看嗎？
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 17:50:43
→ kimwang: 我自己就有用SD系產圖明明已經下了1girl:1.3 結果產出來03/01 17:49
推 Kroner: 關節痛這種東西，比鬼還可怕！ 03/01 17:49 → kimwang: 的圖還是冒出兩個人 然後把我給的其他詞分散到兩人身上03/01 17:50
→ kimwang: 說穿了就只是產圖會盡量滿足給的關鍵詞而已 03/01 17:51
→ kimwang: 不想看 毫無興趣 你愛堅持己見是你的事 我也只是出來表達 03/01 17:52
→ kimwang: 對這話題厭煩而已 你想繼續的話我也沒全力阻止你03/01 17:52
推 Kroner: 有人知道UC2和其他關節保健品的差異嗎？ 03/01 17:52 → kimwang: *權03/01 17:52
→ kimwang: 在我眼中你就只是想要其他人接受這種事情只能是負空間03/01 17:53
負空間只是定義，這種現象的確存在，有什麼好否認的？
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 17:55:51
推 kimwang: 我不否認一開始看到這議題是滿有趣的 但久了就只覺得 03/01 17:56
→ kimwang: 你只是在強迫大家接受你的定義 而不是每個人可以有自己的 03/01 17:56
推 Kroner: 關節痛按摩有效嗎？ 03/01 17:56 → kimwang: 看法 才會吵了一個月都沒結束 03/01 17:57
推 Tosca: 像我都在挖掘色空間~~~~~~~~ 03/01 18:02
→ peterturtle: 你就想得太藝術家了。我會拿這本書出來講就是因為裡 03/01 18:05
→ peterturtle: 面有幾乎一模一樣的簡化模型：擴散模型本質上就是一 03/01 18:05
推 Chricey: UC2推薦？有人試過嗎？靠譜嗎？ 03/01 18:05 → peterturtle: 種牛頓法。從牛頓法的角度來看，你關鍵字下去你就會 03/01 18:05
→ peterturtle: 得到一條函數f，然後你做的事情就是從定義域的某個隨 03/01 18:05
→ peterturtle: 機點出發經過一連串牛頓法迭代收斂到某個解上。而只 03/01 18:05
→ peterturtle: 要有學過牛頓法求解的人都知道牛頓法很好用，但如果 03/01 18:05
推 Chricey: 關節痛這種東西靠UC2就對了 03/01 18:05 → peterturtle: 起始值不太妙或函數不太對勁很容易噴去一些意料之外 03/01 18:05
→ peterturtle: 的解上(有時候甚至不會收斂)，這通常發生在起點剛好 03/01 18:05
→ peterturtle: 落在變數梯度沒那麼明顯的位置，解就會亂噴、不會乖 03/01 18:05
→ peterturtle: 乖落在預期的位置：因為雖然擴散模型的生成方式要求 03/01 18:05
推 Kroner: UC2對膝蓋特別有用嗎？有人能證實嗎？ 03/01 18:05 → peterturtle: 指定的解存在、但沒有禁止不知道的解存在。所以現在 03/01 18:05
→ peterturtle: 發生的事情單純就是噴去一個意料之外的局域解剛好收 03/01 18:05
→ peterturtle: 斂了。 03/01 18:05
下面文章回你了，跟你講的現象很像，但不是同一件東西
混屯理論我也修過，還分得清二者的差別
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 18:10:50
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 18:16:23
