→ peterturtle: 我說啊，不存在也能畫出來不是很好嗎？什麼時候資料 03/01 19:37
→ peterturtle: 點不存在是個問題了？畫不出來才是問題不是嗎？你那 03/01 19:37
→ peterturtle: 個負空間的論點到底想證明什麼有用的東西？ 03/01 19:37
→ peterturtle: 更正支持集。 03/01 19:37
→ peterturtle: 或是說你單純只是想把這個現象命名為負空間？ 03/01 19:38
→ peterturtle: 我感覺你很想證明只要沒有交叉資料擴散模型就會爆掉 03/01 19:40
→ peterturtle: ，但實際上很多抽象瑟圖好像也沒有什麼交叉資料在， 03/01 19:40
→ peterturtle: 還不是畫出來了 03/01 19:40
負空間只是個名詞，你要叫他out-of-distribution generation 或
hallucination-like 拼接都好，反正就是不在訓練集裡的結果，更與過擬合無關。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 19:45:09
→ peterturtle: 如果你很想證明「沒有交叉組合的資料就畫不出來」這 03/01 19:46
→ peterturtle: 點，那你要說明的點與擴散模型原理關係關係不大，你 03/01 19:46
→ peterturtle: 應該專注於證明沒有交叉組合的地方就是完全沒有有意 03/01 19:46
→ peterturtle: 義的梯度場才對。可是你把你真正要證明的內容作為推 03/01 19:46
→ peterturtle: 理的大前提然後寫了一堆擴散模型怎麼算出圖的內容出 03/01 19:46
→ peterturtle: 來，那你講了老半天證明了啥？ 03/01 19:46
「你問『負空間』這個概念有什麼用？
它的用處在於定義生成的邊界。
神話模板是過擬合的極致： 就像一個只會畫神像的畫家，不管你叫他畫什麼，他都畫成
神像。這是因為他太熟練了，被經驗給綁架（落在分佈內的尖峰）。
負空間是邏輯的真空： 是你叫畫家去畫一個他完全沒見過、甚至邏輯不通的東西，他只
好瞎編亂造。
你說『畫出來就好』，那是把模型當成隨機產生器。但對於要精準控制 AI 的人來說，分
清楚『模型是在發揮既有經驗』還是『模型在瞎編』是非常重要的。
抽象畫能畫出來，是因為訓練資料裡有『抽象』這個類別；但我說的負空間，是模型在面
對語意矛盾或結構缺失時的產物。這不是 Overfitting，因為 Overfitting 需要有對象
可以 Fit，而負空間裡根本沒有對象。」
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 19:48:45
→ peterturtle: 我講到過擬合是為了證明非預期解高機率存在：假設你 03/01 19:50
→ peterturtle: 預期的解有100個(這代表訓練的相關總圖數)，但你去擬 03/01 19:50
→ peterturtle: 合的參數有一萬個，那多餘的參數就可能擬合到某些你 03/01 19:50
→ peterturtle: 不想要的解上。如果沒解決這東西就有可能變成收斂的 03/01 19:50
→ peterturtle: 坑，不是你想的那種用法 03/01 19:50
前面已經說了過擬合跟負空間是二回事不再贅述
至於我要證明負空間事畫不出來，這是偷換命題。我從來沒有說「畫不出來」，而是說
「畫出來的結果不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」。
擴散模型當然永遠可以生成影像，因為它的運算本質是從噪聲沿著學到的統計方向逐步收
斂，最後一定會落在某個可穩定的影像狀態。但這不代表該影像對應訓練資料中實際存在
的語意結構。
我說的重點是資料分佈支持的問題，而不是優化過程能不能收斂。
當 prompt 對應的語意組合在訓練資料中沒有穩定支持時，模型仍然會生成影像，但它只
能依賴鄰近的統計結構去近似，結果就是套用既有模板或拼接特徵，而不是生成真正對應
該語意組合的結構。
換句話說：
模型一定可以生成影像
但生成影像不等於訓練資料分佈中存在對應的語意結構
你一直在討論的是梯度場是否存在，但我討論的是該梯度對應的統計結構是否在訓練資料
分佈中有支持。這是兩個不同層級的問題。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 19:54:01
→ peterturtle: 我講的抽象不是 prompt 是形容詞，那我換個說法：「 03/01 19:52
→ peterturtle: 非常小眾的複雜瑟圖」你最好別和我說非常、小眾與複 03/01 19:52
→ peterturtle: 雜與瑟圖 AI 都認得，我不是那個意思 03/01 19:52
→ peterturtle: 所以其實你就只是想說「從今天起這玩意兒就叫負空間 03/01 19:56
→ peterturtle: 了」這樣？沒想解決什麼問題，也沒想進行什麼正確性 03/01 19:56
→ peterturtle: 驗證，就只是出來介紹一個命題假設這樣？ 03/01 19:56
我提負空間當然有意義，但那是藝術理論方面的，不需要在這邊詳談
但我確定一件事，你把過擬合跟負空間混為一談
而且把優化解跟不在訓練集的負空間產出混為一談
這完全事二馬子事
→ kimwang: 你去把這寫成論文投稿到期刊上 讓這東西成為一個經過公開 03/01 19:57
→ kimwang: 驗證的理論我就認同你 不然你這就只是個假說 03/01 19:57
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:00:45
→ peterturtle: 我其實整串質疑的都只有一件事，就是這個負空間真的 03/01 20:02
→ peterturtle: 能作為生成一些不相關的圖的原因嗎？這會不會單純就 03/01 20:02
→ peterturtle: 是特徵向量沒有分割完美的問題而已？ 03/01 20:02
前面舉過例子了，不再贅述
ChatGPT 生成就很正常：
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
→ peterturtle: 我就不覺得你那個自我證明的負空間的假設是正確的好 03/01 20:04
→ peterturtle: 麼？我提到的內容是為了解釋我的立論的。 03/01 20:04
你的說法混淆幾件事
1.把過擬合跟負空間混為一談
2.把優化解跟不在訓練集的負空間產出混為一談
3.遞迴過程中梯度為零跟訓聯資料集機率對應為零是二回事
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:07:29
→ peterturtle: 你一個負空間總該強連結到什麼實際的東西上吧？你不 03/01 20:07
→ peterturtle: 是來討論數學的嗎？倒不是說你不能用數學去證明什麼 03/01 20:07
→ peterturtle: 藝術命題啦，但當我們質疑前提的正確性的時候請好好 03/01 20:07
→ peterturtle: 面對理論好嗎？ 03/01 20:07
前面都那麼清楚
遞迴過程中梯度為零跟訓聯資料集機率對應為零是二回事
聽不懂嗎?
然後過擬合和負空間的案例都給你了
然後你還硬要扯這是同一件事?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:10:33
→ peterturtle: 不是，你沒證明啊，你只是說 chat gpt 能畫出來而已 03/01 20:11
→ peterturtle: ，這後面連結不到支持集，不然你就要解釋為什麼能連 03/01 20:11
→ peterturtle: 過去 03/01 20:11
→ peterturtle: 除非你比較了 chat gpt 的訓練資料並證明裡面真的有 03/01 20:12
→ peterturtle: 這種東西 03/01 20:12
前面已經解釋過了，CHATGPT有作CLIP優化，這裡不再贅述(代表這是可繪得出來的)
然後這是過擬合
https://i.meee.com.tw/fjNsS80.png
→ peterturtle: 不然你就該走一些數學證明或是去說明這是真的，而不 03/01 20:13
→ peterturtle: 是某些可以 cherry pick 的例子 03/01 20:13
→ peterturtle: 然後我就說過擬合是在解釋為什麼有副解的存在，與你 03/01 20:15
→ peterturtle: 有什麼關係，你只是舉了個與我的推理過程八竿子不相 03/01 20:15
→ peterturtle: 關的例子然後說我錯。你該不會覺得過擬合「這麼基礎 03/01 20:15
→ peterturtle: 的統計問題」在整個擴散理論中只能和你舉的例子有關 03/01 20:15
→ peterturtle: 吧？ 03/01 20:15
過擬合就跟負空間無關啊
而且訓練資料分佈裡 p(x|c)=0跟梯度▽ log p(x | c)=0是二回事
不要再跳針了好嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:20:01
→ peterturtle: 你知道我為什麼質疑負空間嗎？因為我看不到你有詳細 03/01 20:18
→ peterturtle: 解釋邏輯是怎麼連過去的啊。你只舉了個對你有利的例 03/01 20:18
→ peterturtle: 子就想證明這件事正確，那與「我家門口的彩券行曾經 03/01 20:18
→ peterturtle: 開出八百塊過所以下次也會顯著的開八百給我」有什麼 03/01 20:18
→ peterturtle: 差別？ 03/01 20:18
笑死!
我都已經說了是訓練資料分佈裡 p(x|c)=0
結果你回梯度▽ log p(x | c)=0是優化解
這算什麼質疑
這叫鬼打牆好嗎?
另外這也同時回應你過擬合不是負空間
因為他的p(x|c)不等於零
只是prompt被強吸引子帶走了
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:24:57
→ peterturtle: 好吧我知道你在講啥了，你是說 p(x | c) 是零對嗎？ 03/01 20:23
→ peterturtle: 但實務上真的是這樣嗎？你這只是說如果我沒有某個關 03/01 20:23
→ peterturtle: 鍵字那梯度就無從提起，但你其實是解 p(a 交集 b | c 03/01 20:23
→ peterturtle: ) 03/01 20:23
你現在才理解我說是A+B的空間對應機率為零
不是梯度為零?
代表你前面都在胡扯
→ sudekoma: (′・ω・`)終於回歸經典惹 03/01 20:25
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:27:51
→ peterturtle: 你已知 有一個 p(a | c) 與另一個 p(b | c)，但你知 03/01 20:27
→ peterturtle: 道 p(a 交集 b | c)是多少嗎？你要怎麼證明這個值是 03/01 20:27
→ peterturtle: 零？因為沒訓練過？但在電子計算機學上你其實是沒有 03/01 20:27
→ peterturtle: p(a 交集 b | c) 這東西的吧？你只有 a 與 b 的集合 03/01 20:27
你是不是腦袋壞了?
訓練集就沒有的東西還需要數學證明
直接調訓練集出來不就知道了?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:32:05
→ peterturtle: 你要證明的就是如果任兩個 prompt 不存在任何交錯項 03/01 20:32
→ peterturtle: 樣本則彼此向量垂直 03/01 20:32
先生，樣本資料就沒有標註的東西還需要數學證明?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:33:51
→ peterturtle: 所以我前面不是說了嗎？有些不知道在幹啥的關鍵字組 03/01 20:33
→ peterturtle: 合的瑟圖也被畫出來了。我覺得這件事沒那麼絕對的 03/01 20:33
就說你把不同概念混為一談聽不懂
我現在只談訓練集沒有標註的複合概念A+B
不要扯東扯西好嘛!
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:35:55
→ peterturtle: 因為實質上你是在處理 ill matrix 當然要證明了 03/01 20:34
你這裡又把線性代數的 ill-conditioned matrix 和生成模型的分佈支持問題混在一起了
，這是不同層級的東西。
ill-conditioned matrix 是在線性系統求解時，輸入微小擾動會導致輸出巨大變化，這
是矩陣反演穩定性的問題。但擴散模型本質上不是在解一個固定矩陣方程，而是在近似一
個機率分佈的 score function，也就是整個函數空間上的梯度場。
我講的負空間問題，不是矩陣是否可逆或條件數是否良好，而是生成點是否落在訓練資料
分佈的支持集內。
即使在支持集之外，神經網路仍然會定義一個連續函數並提供梯度，因為這是函數逼近器
的基本性質。這叫函數延拓，不是 ill-conditioned matrix。
所以這裡不存在「矩陣無法求解」的問題，而是「收斂點是否對應訓練資料分佈中的統計
結構」的問題。
簡單講：
ill-conditioned matrix 是數值穩定性問題，
我講的是機率分佈支持問題，
這兩者不是同一件事。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:38:17
→ peterturtle: 唉好吧，我發現你在跟我說的是完全同一件事情。只是 03/01 20:40
→ peterturtle: 我在說那各梯度場是怎麼延拓的。而你只不斷的在糾結 03/01 20:40
→ peterturtle: 樣本本身的集合論內容而並不是工程學上怎麼實現 03/01 20:40
不要在跳針了號好嘛!
我說的是訓練資料集不存在的東西，SD會怎麼算出來
不是你的演算過程錯誤
不要雞同鴨講了好嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:43:04
→ peterturtle: 我在說的其實是你落實到矩陣後的 p(x | c)。而不是在 03/01 20:43
→ peterturtle: 說你前面樣本採集了什麼標籤填什麼的問題 03/01 20:43
不是同一件事，你又在偷換層級。
我問的是：訓練資料支持集之外，為什麼模型仍然能吐出看起來像「有意義」的影像？也
就是 SD 在資料沒有對應統計支持的區域，輸出到底是什麼機制造成的。
你一直把問題改寫成「梯度場怎麼延拓」「落實到矩陣後的 p(x|c) 長什麼樣」，但那已
經是你自己選的工程表述方式，跟我原本的命題不是一回事。
更直接講：你說的那個「矩陣後的 p(x|c)」根本不是資料分佈的 p(x|c)，而是模型參數
化後的近似函數值。神經網路在整個空間都會給出輸出，這是函數逼近器的特性，所以你
當然可以在支持集之外算出一個數值、算出一個梯度、算出一張圖。
但這不代表那個輸出在資料分佈意義下有對應的樣本或統計結構。
你把「模型函數能算出數值」偷換成「資料分佈存在那個條件的事件」，這就是我一直在
糾正的點。
所以請不要再把問題講成「我是在抱怨演算錯誤」。我不是說你算錯，我是在說：就算算
得出來，那也是函數延拓與模板拼接的產物，不等於訓練資料分佈裡存在對應的解。
照你這種說法，AI幻覺也不該存在了!
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:47:14
→ peterturtle: 嗯，所以我叫你證明落實到實際矩陣後還能維持那個機 03/01 20:46
→ peterturtle: 率為零啊，還是你覺得你資料集長甚麼樣子訓練出來就 03/01 20:46
→ peterturtle: 會是什麼樣子？那我們幾年前跑一堆 reality image + 03/01 20:46
→ peterturtle: extra leg + extra hand 跑辛酸的？ 03/01 20:46
老天，你還在鬼打牆
我說的負空間就是以前人稱的AI幻覺
也就是AI自己算出來的結果不對應訓練集
聽不懂一直鬼打牆
照你這種說法，那AI幻覺也不該純在了?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:49:43
→ peterturtle: 難道那就不是擴散模型了嗎？還是多餘手+兩手+真實人 03/01 20:48
→ peterturtle: 類+單女孩這幾個關鍵字會同時出現？ 03/01 20:48
→ peterturtle: 所以你看，你舉的錯誤例子與我相同啊，所以我們就是 03/01 20:49
→ peterturtle: 一個在講選圖相關一個在講訓練與實務不是？ 03/01 20:49
→ peterturtle: 你在說送進去前沒有的圖就是沒有，都是AI幻覺。我說 03/01 20:51
→ peterturtle: 送進去後沒有的圖有了，是怎麼會有的，為什麼機率不 03/01 20:51
→ peterturtle: 為零，為什麼能畫出看似合理的圖。 03/01 20:51
→ peterturtle: 然後你不斷靠腰我沒有的圖為什麼會有，那當然會有差 03/01 20:53
→ peterturtle: 別囉，你在講的只限於我怎麼歸類圖片，與實作下去能 03/01 20:53
→ peterturtle: 不能成完全沒關係啊。 03/01 20:53
你又把「機率不是零」和「訓練資料裡存在對應樣本」混為一談。
擴散模型學的是一個連續的機率分佈近似，而不是離散樣本查表。
所以即使訓練資料裡沒有明確的複合概念 A+B，模型仍然可以在向量空間中找到一個機率
非零的位置，生成一張影像。
但關鍵是：
機率不是零
不等於
訓練資料裡存在對應的真實樣本結構
模型只是利用已學到的局部統計特徵去組合出一個近似解。
這就像訓練資料裡有：
人的手
人的身體
單人構圖
模型仍然可能生成：
三隻手的人
因為這些局部特徵在統計上存在，但「三隻手的人」這個完整概念並沒有對應的穩定訓練
樣本。
所以這正好說明我的重點：
模型可以生成
不代表訓練資料中存在該概念的支持結構
生成只是統計近似的結果，不是訓練資料存在性的證明。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:54:41
→ peterturtle: 簡單來說啦，歸類時當然是機率為零的，但實務上做進 03/01 20:57
→ peterturtle: 去就不一定為零。所以我會覺得沒什麼屌用，他就是說 03/01 20:57
→ peterturtle: 支持集中會缺圖，AI自己會生出來然後未必內插外插的 03/01 20:57
→ peterturtle: 比較好，所以實際上解決了什麼問題嗎？抱歉我這個人 03/01 20:57
→ peterturtle: 比較工程師啊，最終不能落地的東西對我來說沒啥意義 03/01 20:57
→ peterturtle: 的。 03/01 20:57
SD產圖是差分出來的結果
但差分出來的東西不代表現實存在
聽不懂?一直鬼打牆?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:59:38
→ peterturtle: 你的理論在實際世界的影響訓練成參數矩陣的瞬間就斷 03/01 20:59
→ peterturtle: 了，聽上去單純就是某種多愁善感，我只對怎麼經濟的 03/01 20:59
→ peterturtle: 補完這個缺口有興趣 03/01 21:00
→ peterturtle: 我聽懂了，現在已經是你沒聽懂我聽懂了 03/01 21:00
→ peterturtle: 總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只 03/01 21:01
→ peterturtle: 能透過插值的概念做出來」 03/01 21:01
所以這算是有共識了嗎?
至於經濟價值不用你擔心吧!那是藝術家的事情，不是工程師的事情
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:04:59
→ peterturtle: 現在我只好奇為什麼不到二十字的觀念你能發那麼多篇 03/01 21:06
→ peterturtle: 的 03/01 21:06
→ peterturtle: 更正三十字 03/01 21:07
因為理解背後的原理才能作藝術創作啊
像我現在就嘗試用負空間去模擬人類歷史文化的暗區
探索那些被壓抑的文化暴力如何在AIGC的結構下顯影出來
雖然訓練集沒有，但透過資料結構暗示這些圖像應該存在
只是被人類文化捨棄了
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:12:57
→ peterturtle: 蛤？你到底怎麼推到這個結論的 03/01 21:15
→ peterturtle: 我開始覺得和你討論負空間很…… 03/01 21:16
請參閱羅蘭巴特的神話學修飾
背後的複雜得文化理論在此就不贅述了
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:18:53
→ peterturtle: 你也不知道會在內插與過多參數產生的幻覺是啥，真生 03/01 21:19
→ peterturtle: 成了你也無法辨識是不是真的，你還不如去買樂透有那 03/01 21:19
→ peterturtle: 麼點建設性 03/01 21:19
再多講一點啦
不過我覺得這應該是對牛彈琴
你問為什麼不到二三十字的概念我能講那麼多篇，因為我不是在背定義，我是在拆它背後
的機制。定義只有一句，但要拿來做創作，你必須知道它什麼時候會發生、怎麼被觸發、
會長成什麼結構、能不能被控制，這些都不是一句話能交代的。
我講負空間，不是在說「模型畫不出來」或「算錯」，而是在做一個對我創作有用的區分
：模型是在訓練分佈內套用既有文化模板，還是在支持集之外做函數延拓和拼接。前者會
自動落入神話模板盆地，後者會出現不穩定、矛盾、被壓抑的結構殘片。這個差別對我來
說不是工程嘴炮，是創作方法論：我可以用 prompt 的語意矛盾、結構缺口、符碼衝突去
刻意把模型推到那個邊界，觀察它如何「補全」或「露餡」。
你說「訓練集沒有，怎麼會說應該存在」，我講的不是物理現實存在，而是文化結構上的
存在。很多東西不是沒有，只是被主流敘事排除、被語言系統壓抑、被表象修飾掉了，所
以在可見的資料分佈裡密度很低甚至近乎不可見。但它會以痕跡的方式殘留在模板、構圖
、情緒語法、權力敘事的組裝規則裡。生成模型最有趣的地方就是：它會把這些規則外插
成影像，讓「被修飾的東西」以錯位、拼接、怪異穩態的方式顯影。
這套想法並不是我硬凹，是文化符號學的基本命題：意義不是自然的，而是被選擇、被修
辭、被神話化後才看起來像自然。你要看我為什麼會推到這裡，就去看羅蘭巴特的神話學
，他講的就是文化如何把歷史暴力包裝成自然常識。我只是把這件事搬到 AIGC 的生成結
構上做實驗而已。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:21:50
→ kimwang: p大 到此為止吧 就像我上篇被他拉出來的推文說的 他相信 03/01 21:25
→ kimwang: 這東西是他要的東西 所以他試圖證明這東西應該是這樣 03/01 21:25
→ kimwang: 後面這些東西已經是信仰和信念的問題了 03/01 21:26
→ peterturtle: 你就是在假工程嘴砲，我講的是最基礎的數據回歸統計 03/01 21:28
→ peterturtle: 概念耶，那東西大學一年級的普物實驗都該學到了，真 03/01 21:28
普物實驗算什麼?我大一化學直接上量子理論呢?
真正的物理大師從來就不是只會數學推導
而是怎麼把數學理論轉換成具體的現象描述好嗎
→ peterturtle: 的沒啥好拆解的，你堆砌了那麼多名詞，就只是為了說 03/01 21:28
→ peterturtle: 明它是分析後的插值而已，你好歹去證明個訊噪比呢都 03/01 21:28
→ peterturtle: 比你幻想拆解數據有意義的多。唉算啦你愛去玩去玩， 03/01 21:28
→ peterturtle: 浪費的時間又不是我的 03/01 21:28
廢話不多說，直接上作品
我就說對工程師談這個是對牛彈琴
https://youtu.be/Mzgc_lxUICU
→ sudekoma: (′・ω・`)這裡不是工程師的人可能比較少 03/01 21:34
這個討論已經有共識了，工程師也接受了負空間的存在
雖然他不一定認同這個稱呼
→ peterturtle: 總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只 03/01 21:01
→ peterturtle: 能透過插值的概念做出來」 03/01 21:01
至於要怎麼創造價值，那是藝術家的事
背後牽扯到太多複雜的文化理論
工程師也未必愛聽
但本版名稱畢竟是AI_ART
也該有點正面回應ART這件事
總不能一天到晚只用AI來生色色圖，你說是吧
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:57:22
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 22:01:11
→ sudekoma: (′・ω・`)哞 03/01 22:19
推 yyykk: 我對於把 P 大拖下水這回事感到有點抱歉XD 03/01 23:52
→ yyykk: 要糊別人臉的時候就丟理論，談到判斷的時候就說我覺得。這 03/01 23:52
→ yyykk: 真的已經不需要討論了。 03/01 23:52
→ yyykk: 先問，你一直強調你出的圖沒有在訓練資料中。一、你怎麼知 03/01 23:57
→ yyykk: 道訓練資料沒有？ 03/01 23:57
→ yyykk: 二、每一張AI 生成的圖畫都和訓練資料本來就會“不一樣“ 03/01 23:57
→ yyykk: ，所以才是生成。你硬要說也可以，那生成的一隻狗要到什麼 03/01 23:57
→ yyykk: 地步才不算是一隻狗？我家姪子畫個圈圈都堅持那是狗了。 03/01 23:57
→ yyykk: 三、你怎麼判斷你出的圖和你的題詞關係性薄弱？ 03/01 23:57
→ yyykk: ……我真是管不住自己的手，算了算了反正我也不期待回答。 03/01 23:57
P大都已經承認負空間的存在了(雖然他不認同這個名詞)，你還在嘴硬?
→ peterturtle: 總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只 03/01 21:01
→ peterturtle: 能透過插值的概念做出來」 03/01 21:01
然後你講的東西前面都已經討論N遍了，不要再跳針了好嗎?
每次只丟下一句話就烙跑，後面的討論都不見蹤影
還有什麼資格說人啊
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:05:04
→ yyykk: 再說，我可沒有不相信負空間的存在，我只是不覺得你出的圖 03/02 00:02
→ yyykk: 能夠展現負空間就是了 03/02 00:02
強辯是沒有用的
ChatGPT 生成的提示詞完全出來，不管它是怎麼做到的
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
→ yyykk: 你丟了一堆圖出來，但從來沒有正面解釋為什麼這些圖對你來 03/02 00:09
→ yyykk: 說「不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」。 03/02 00:09
→ yyykk: 是期待我們看了這些圖之後，就能發自內心的想說：『哇喔， 03/02 00:10
→ yyykk: 這個畫面「不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」耶，怎麼 03/02 00:10
→ yyykk: 做到的？』嗎？ 03/02 00:10
還在跳針?CHATGP和MJ的對應圖形差距還不夠說明嗎?
ChatGPT 生成的提示詞完全出來，不管它是怎麼做到的
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
推 yyykk: 到底哪裡差很遠了…… 03/02 00:15
→ yyykk: 你沒發現回應的板友就是看不出來你說的差很遠在哪裡嗎？ 03/02 00:16
→ yyykk: 你這樣說，還不如我玩文字RP的時候，LLM 突然發瘋吐出一長 03/02 00:18
→ yyykk: 串無意義亂碼符號來的有解釋力呢 03/02 00:18
還在跳針鬼打牆?
前面的這篇你怎麼不敢正面回應?
一直只會轉移話題?
還在鬼打牆?前面不就舉過一個明顯的例子
Create an ultra-realistic image, Stills, film, Anachak Rattanakosin, Ancient
Ayutthaya, Chut Thai, Pee Mak, Nang Nak, beauty ghost wife, ghost, specter,
woman, tattoo, baby, Stilt house, husband, candle, monster, tear, Horrifying,
Embrace, joyful, myth, The Buddha, Monk,
A group of young people stood on the canoe, looking down between their legs,
where a beautiful female ghost was glaring fiercely at them.
--ar 2:1
這組提示詞的語言敘事其實很清楚：
一群年輕人站在船上、低頭往雙腿之間看；下方是一名兇狠凝視他們的女性鬼魂（Nang
Nak / Pee Mak 語境）。
ChatGPT 生成就很正常：
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
→ yyykk: 所以...你覺得負空間=沒有按照你的提詞生成嗎？ 03/02 00:36
→ yyykk: 這種情況我在AI繪圖社群裡看過很多啊，他們都覺得AI沒有照 03/02 00:37
→ yyykk: 他們的提詞生成。 03/02 00:37
我只問一個最基本的問題就好：
「多人站在獨木舟上、低頭往腿間看、下方女鬼回瞪」
這三個條件，請逐條回答 MJ 圖裡是「有」還是「沒有」：
多人站在獨木舟上：有 / 沒有？
低頭往腿間看：有 / 沒有？
下方女鬼回瞪：有 / 沒有？
prompt 定義的是聯合條件
p(x∣A,B,C)
不是
p(x∣A)
只滿足其中一個條件，對應的是不同的條件機率分佈，本來就不是同一個事件。
如果 A、B、C 都沒有，那就代表生成結果沒有收斂到 prompt 定義的條件空間，而是落
在更寬鬆的分佈。
所以請不要用「有鬼就算符合」這種方式，把
p(x∣A,B,C)
降成
p(x∣A)
這在機率定義上本來就是不同問題。
CHATGPT的生圖已經完美示範什麼叫完整語意對應了
請不要在跳針鬼打牆好嘛!
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:48:11
→ yyykk: 那這些圖你覺得有符合負空間的存在嗎？主題是一片空白： 03/02 00:56
→ yyykk: 提詞超簡單，就只是一片空白。結果 Grok 給我自作主張填了 03/02 00:58
→ yyykk: 超多東西進去，Gemini那張也不是純白，GPT那張進修圖軟體看 03/02 00:58
→ yyykk: 也還是有亮度差異。 03/02 00:58
→ yyykk: 我不知道阿，我現在想要知道的是你的邏輯 03/02 00:59
→ yyykk: 如果我說你生的圖有多人、有站、有木，瞇起眼睛看有像是往 03/02 01:01
→ yyykk: 兩腿中間看過去的構圖，有女、有鬼，你能接受嗎？我猜不行 03/02 01:01
→ yyykk: 再一個，這個主題更簡單，就是空無。 03/02 01:02
直接正面回答問題好嗎?不要轉移焦點可以嗎?
如果我要求 AI 畫一個「正立方體的圓球」，結果 AI 給我一個圓球，或一個立方體。
請問這叫：
1「有照 prompt 生成，只是我覺得不像」？
還是：
2「因為條件 AΛB 在幾何上沒有交集，模型無法收斂到 p(x∣A,B)，所以退化到鄰
近的穩定解 p(x∣A) 或 p(x∣B)」？
這其實是最基本的條件機率問題。
prompt 定義的是聯合條件：
p(x∣A,B,C)
不是：
p(x∣A)
只滿足 A，不等於滿足 AΛBΛC。
集合關係很清楚：
ΩBC⊂ Ω
如果生成結果只屬於 ΩA但不屬於 ΩBCA
那就是沒有滿足 prompt 定義的條件空間。
這是集合與條件機率的基本定義，不是「像不像」的感性問題。
所以請直接逐條回答條件是否成立，而不是把聯合條件 AΛBΛC，降階成只要 A 成立就
算符合。
否則那討論的就不是同一個條件分佈了。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:03:30
→ yyykk: 如果你覺得我生的圖叫做沒有滿足條件，那我大概也能同意你 03/02 01:03
→ yyykk: 生的圖沒有滿足條件。 03/02 01:03
推 yyykk: 所以你覺得我生的圖條件有成立嗎？ 03/02 01:07
還在跳針?直接回答條件機率是否成立很難嗎?一直要轉移話題迴避問題?
如果我要求 AI 畫一個「正立方體的圓球」，結果 AI 給我一個圓球，或一個立方體。
請問這叫：
1「有照 prompt 生成，只是我覺得不像」？
還是：
2「因為條件 AΛB 在幾何上沒有交集，模型無法收斂到 p(x∣A,B)，所以退化到鄰
近的穩定解 p(x∣A) 或 p(x∣B)」？
這其實是最基本的條件機率問題。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:10:49
→ yyykk: 我照你說的，去聲成了正立方體的圓球 03/02 01:15
→ yyykk: 嗯...好，看來我只能同意這是無法收斂的結果了。所以，這些 03/02 01:16
→ yyykk: 就是你說的負空間了嗎？ 03/02 01:16
所以你要說正立方的圓球現實中存在?
不是AI自己差分出來的圖?以滿足這個條件?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:18:46
→ yyykk: 我覺得挺美麗的，負空間。 03/02 01:17
對啊，正立方體的圓球本來就不存在，所以 AI 給的都是妥協品，不是真的同時滿足。
這就是負空間：prompt 的聯合條件空間是空的或近空的，生成結果落在外面。原
prompt 三條件聯合也是近空的，所以 MJ 常只剩鬼瞪眼，其他丟了。邏輯一致。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:21:40
推 yyykk: 我不是說我同意了嗎？所以？這就是負空間嗎？ 03/02 01:21
推 yyykk: 啊哈哈，既然這樣，從來沒有人看過宙斯，所以宙斯的雕像和 03/02 01:25
→ yyykk: 繪畫就是妥妥的人類腦袋中的負空間啦，你們都不明白啊哈哈 03/02 01:25
不要偷換命題喔!
正方形的圓球在邏輯上不存在(至少以我們的維度來看，高維空間可能存在)
但沒人看過宙斯不代表訓練集沒有宙斯的圖
人類歷史多的是宙斯的圖象
更別提電影了，所以他並非不存在
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:33:14
→ yyykk: 我說的是人類，不是AI。你說說看第一個談論宙斯的人是誰告 03/02 01:38
→ yyykk: 訴他宙斯的模樣的，他真的看過宙斯？ 03/02 01:38
還是偷換命題
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:40:42
→ yyykk: 你都說沒人看過宙斯了，那訓練集裡面的宙斯是誰畫得？當然 03/02 01:39
→ yyykk: 是沒看過宙斯的人類啊 03/02 01:39
想像神話和邏輯上根本不可能存在你分不清嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:42:19
→ yyykk: 既然你說正方體球體是邏輯上這個次元不存在的，那宙斯邏輯 03/02 01:42
→ yyykk: 上該長什麼模樣啊？ 03/02 01:42
你還是在混淆兩種完全不同的東西：
第一種是「邏輯上自相矛盾的條件」
例如「正立方體的圓球」。
立方體和球的完整幾何定義互相排斥，這在同一維度的幾何空間裡沒有任何解，對應的是
空集合或近空集合。
第二種是「沒有實體但語意一致的文化構造」
例如宙斯。
沒人親眼看過宙斯，不代表宙斯沒有穩定語意定義。相反地，人類文化對宙斯的描述高度
一致：
雷電、權杖、鬍鬚、男性神祇形象、古希臘風格。
這些共同特徵構成穩定語意分佈。
換句話說：
宙斯屬於
p(x│宙斯語意)
這個分佈是穩定存在的。
而「正立方體的圓球」對應的是
p(x│立方體 ∩ 球完整幾何定義)
這個條件本身互相衝突。
一個是語意構造（有穩定分佈），
一個是邏輯矛盾（沒有可行解）。
這是兩種完全不同性質的條件空間。
不要把「文化想像」和「邏輯矛盾」混為一談。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:44:19
推 yyykk: 好吧，如果討論人腦中的概念算是偷換概念好了。那換個方法 03/02 01:56
→ yyykk: ，今天廣邀板友來生圖附上提詞，你能夠替大家判讀那些圖有 03/02 01:56
→ yyykk: 負空間那些沒有嗎？ 03/02 01:56
→ yyykk: 對宙斯的描述高度一致？說得也是也是，我知道的亞瑟王都是 03/02 01:58
→ yyykk: 女人呢。 03/02 01:58
→ yyykk: 別說宙斯，光是粽子就沒有統一定義了哈哈哈哈哈 03/02 01:59
→ kimwang: 想不到睡醒看還能吵這麼長 跟信仰堅定的人講再多也沒用吧 03/02 08:38
笑死，信仰堅定的人是你吧!
我已經完美證明AI 可以生成「訓練集中不存在、現實中也不存在」的形態。你還在硬ㄠ
不肯承認現實
→ yyykk: 我照你說的，去聲成了正立方體的圓球 03/02 01:15
→ yyykk: Gemini https://meee.com.tw/VGA3F2Z.jpg 03/02 01:15
→ kimwang: 我本來就認同AI產圖會盡量滿足關鍵詞阿 不管最終結果是 03/02 09:01
→ kimwang: 融合或是分體 AI就是會想辦法盡可能達成 我說的信仰是 03/02 09:02
→ kimwang: 拿負空間來解釋那些形而上的事 03/02 09:03
我真的笑死。
我從頭到尾只講一件事：
AI 可以生成「訓練集中不存在、現實中也不存在」的具體形態。
這是生成模型的基本能力，
學的是分布不是背資料庫，
會做高維插值跟組合重構。
結果你在那邊扯什麼形而上、信仰、負空間？
那是藝術詮釋層，
我現在講的是工程層。
工程問題講工程邏輯，
不要自己腦補哲學再來打稻草人。
模型能不能生成新組合？
可以。
能不能長得跟訓練圖一模一樣？
通常不會。
這叫 generative model，不叫 copy machine。
你如果要討論哲學，我也可以奉陪。
但不要拿哲學去否定技術命題。
命題被偷換，
這才叫標準詭辯。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 09:13:46
→ kimwang: 我可沒否定後來p大整理出的那個插值概念 不用把我沒說的 03/02 09:19
→ kimwang: 話塞到我嘴中 認同這種插值(負空間)不代表要認同你說的 03/02 09:21
→ kimwang: 後續解釋(藝術和形而上的事情) 03/02 09:21
笑死。
從頭到尾我只講工程命題：
生成模型會做高維插值
會在訓練樣本之間生成新的形態
產生資料集中不存在的具體圖像
這點你自己也承認。
那請問還在吵什麼？
我說「負空間」是對這種插值區域的藝術詮釋，
我也早講過那是藝術家的事。
工程層面只要證明：
模型確實會在稀疏區域生成穩定解。
這就夠了。
結果你硬把討論拉去：
「你是不是在拿負空間解釋形而上」
這才叫標準稻草人。
我沒叫工程師接受藝術理論，
我只是說工程現象可以被藝術理論詮釋。
你不是藝術家，
也沒研究過符號學、影像理論、後攝影理論，
卻反過來否定詮釋層？
工程師什麼時候變成美學審查委員了？
工程層我講數學，
藝術層我講詮釋。
兩層分清楚，
不要自己跨界然後怪別人越界。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 09:31:13
→ yyykk: 什麼嘛，原來你從頭到尾只想說AI可以畫出「訓練集中不存在 03/02 09:41
→ yyykk: 、現實中也不存在」的東西。早說嘛，這件事情我從MidJ出來 03/02 09:41
→ yyykk: 第一天，狂生出扭曲或麵條看似手指的不明物體時候就知道了 03/02 09:41
→ yyykk: ，畢竟訓練資料裡從來沒有這些東西 03/02 09:41
我第一篇文章就講得麼清楚，現在只是轉用數學模式來證明
你看不懂，怪我哩?
==============================================================================
這不是失誤，也不是噪音，而是模型在「語言完全失效」的情況下，仍然能夠生成影像的
方式。
我把這個區域叫做「負空間」。
負空間不是空白，而是一個沒有被語言清楚標記、卻塞滿原型、殘餘象徵和未命名傾向的
地方。當 prompt 真的碰到這裡，AI 就不再只是照語意畫圖，而是開始自己補洞，把說
不出來的東西，用影像硬生生拼出來。於是你會看到角色功能顛倒、原型錯位、跨文化的
神話和禁忌被異常地接在一起。
https://i.meee.com.tw/OtgolDM.jpg
推 Tosca: 我要感覺色空間~~~~~~~~~~~ 03/02 09:51
→ Tosca: 如果AI要用來開店 我要開風俗店 你會開成宮廟 03/02 09:52
→ Tosca: 我覺得你給大家的感覺大概是這樣吧 03/02 09:52
→ Tosca: 負空間講這麼多 去宮廟觀落陰就能體會現實中的負空間了 03/02 09:52
瑟瑟圖我也有啦，而且還是真實的瑟瑟圖，四點全露
只是我不想做，不代表我做不到
https://i.meee.com.tw/cAfNOJD.jpg
→ kimwang: 不就是這篇解釋的方式太奇怪才會吵那麼久...如果像這篇 03/02 09:55
→ kimwang: 你跟p大吵完後p大整理出的那句就簡單明瞭 03/02 09:55
→ sudekoma: (′・ω・`)其實大家對這位的作品大多是無話可說的 03/02 09:58
推 Tosca: 八卦是以前鬼太郎的作者還真的跑來台灣去體驗觀落陰 03/02 09:58
→ sudekoma: 就是進入想法交流的層面往往都是同一套發展 03/02 09:59
→ Tosca: 另外想合法體驗幻覺其實可以去大麻合法的國家試試 03/02 09:59
→ Tosca: 我聽去過的人說可以先吃大麻糖就好 因為劑量最低 03/02 09:59
→ Tosca: 你就能稍微體驗到甚麼是"幻覺" 真正的幻覺喔 03/02 09:59
→ Tosca: 真正觀落陰過 真正體驗幻覺過 回來看看AI的負空間 03/02 10:00
→ Tosca: 或許就會有更不一樣的想法了 03/02 10:00
→ sudekoma: 雖然總讓他無償提供版主欽定的國際競爭力作品也不好意思 03/02 10:00
→ sudekoma: 感覺總像版上佔了他的便宜 03/02 10:01
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 10:05:15
→ sudekoma: 看看情緒過去之後能不能再回歸以分享為主的交流吧 03/02 10:04
推 Tosca: 你一直生負空間的圖 就會一直懷疑AI背後是否有神祕力量 03/02 10:04
→ Tosca: 但其實你也可以去宮廟觀落陰 親自體會神秘力量=.= 03/02 10:04
→ Tosca: 或許就會發現 其實也沒甚麼好神祕的 就那樣 03/02 10:05
→ Tosca: 人類所有民族都有神秘力量 泰國波斯南美洲東歐都有 03/02 10:05
我2002就去過西藏，看過天葬爬過乾屍洞
2006去印度，2007去吳哥窟，2019去泰國常駐
對神話學很清楚，AI就是我用來顯影的工具
操作手方就是利用負空間的極限來逼出人類文化得暗影區
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 10:10:39
→ Tosca: 所以根本所有民族幾千年來都能體會負空間 03/02 10:06
→ Tosca: 色色圖讚阿~~~ AI就是要色色才會世界和平阿~~~~~~~~~ 03/02 10:07
→ Tosca: 色色圖本來就不是做不做得到的問題 是美感的問題 03/02 10:07
→ Tosca: 另外就是色色想法有多大膽的問題 03/02 10:08
→ Tosca: 大部分色色圖是很無聊的 反映大部分人無聊的性經驗 03/02 10:08
推 Tosca: 挖 原來你是真的跑過這些人類負空間 難怪對負空間這麼著迷 03/02 10:11
→ Tosca: 那要我說了話我就是體驗過各種色色 所以我對色色特別著迷XD 03/02 10:11
→ Tosca: 關於神話學 其實我覺得跟人類服用致幻藥物歷史很久也有關 03/02 10:12
→ Tosca: 很多植物可以提煉出致幻物質 人類使用歷史很久 03/02 10:12
→ Tosca: 然後就會出現各種幻覺 也就會出現各種神話 03/02 10:13
→ Tosca: 你看到的文化 那些雕刻啦 繪畫啦 其實是幻覺過去後清醒畫的 03/02 10:13
→ Tosca: 但其實我相信跟幻覺當下還是不太一樣 03/02 10:13
→ Tosca: 對耶你都常駐泰國過了 搞不好也吃過XDDDD 03/02 10:13
→ Tosca: 大尺度照片10T 是自己生成的喔?! 03/02 10:14