谢赛宁团队研究，能为文生图带来新范式？

谢赛宁团队近期的研究，揭示了在扩散模型的推理阶段进行扩展计算能够有效提升生成样本的质量，这一探索可能为文生图领域带来一场范式转变。扩散模型本质上是通过训练去除数据中的噪声，从而在连续数据领域占据重要位置的生成模型，应用于图像、音频以及视频生成。传统认为，增加去噪步骤可以在样本质量和计算成本之间取得平衡。然而，这一研究更进一步，通过系统性分析展示了在推理时进行计算扩展的优势，即更高效的数据生成，可以根据图像复杂性和应用场景灵活调整模型的生成过程。

谢赛宁所在团队使用了一种通用的搜索框架，证明了不仅在大型语言模型（LLM）中，推理时扩展计算有效，也在扩散模型中展现出显著成效。这一发现为生成式 AI 的新应用拉开了序幕，与此同时，囿于计算预算限制的中小型模型有望借此提升其生成质量，这无疑在未来的应用中具有深远影响。

考虑到扩散模型中的各个去噪步骤可以视作前向传递，研究的核心在于利用有效的推理时间配置技术来优化生成效率。这里引入的「推理时 scaling」策略在利用现有的计算资源上进行巧妙分配，使得即便在有限资源环境中，扩展计算也能在滤噪和生成清晰图像上达到不俗的成果。这不仅为图像生成技术开辟新路，也逐步修正了当前生成技术中对于单纯增加计算资源所可能带来的随机性影响。

在此背景下，谢赛宁团队的研究也暗示了一场文生图新范式的可能性。相比于传统扩展方法，这种方法强调在推理时对扩展步骤的细节把控，无疑拓宽了 AI 在更广泛应用场景中的潜力，例如影视制作、广告设计、数字艺术创作等。对于终端用户来说，这种模型可以通过较少的开发和计算投入，实现质量更高、风格多样的图像和视频输出。

此次研究不仅打破了扩散模型在构建中的一些既定枷锁，同时也展现了其在跨领域应用的灵活性及创新性，背离了传统对于生成模型单向度扩展的思考。由此产生的影响是深远且充满潜力的，它不仅为解释扩散模型的运作提供了新视角，同时也引导 AI 社区在生成策略优化及资源配置方面的全新尝试。这种低门槛但高效益的方法，势必将在未来吸引更广泛的关注和投入，进一步推动文生图技术的进化和迭代。