汽車行業(yè)深度報(bào)告：AI系列深度18期，生成智能如何引入Transformer？.pdf
- 上傳者：旺*
- 時(shí)間：2026/08/07
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全球生成式視覺技術(shù)正經(jīng)歷從對(duì)抗生成（GAN）向去噪生成（Diffusion）的范式更替，而Transformer架構(gòu)則通過漸進(jìn)式滲透成為工程化骨干。本報(bào)告復(fù)盤了2013年以來生成式視覺的發(fā)展歷程，將其劃分為VAE/GAN奠基、GAN主導(dǎo)高真實(shí)感生成、擴(kuò)散復(fù)興與理論統(tǒng)一、文生圖爆發(fā)以及DiT與視頻多模態(tài)擴(kuò)展五個(gè)階段。
報(bào)告深入分析了GAN路線的結(jié)構(gòu)性局限，包括訓(xùn)練不穩(wěn)定、模式崩潰及語義控制弱等問題，指出這些局限為擴(kuò)散模型的興起留出空間。擴(kuò)散模型通過將生成過程轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的監(jiān)督去噪問題，并在潛空間中結(jié)合交叉注意力機(jī)制，有效解決了上述痛點(diǎn)，成為當(dāng)前文生圖的主流范式。
在此基礎(chǔ)上，報(bào)告詳細(xì)拆解了Transformer融入圖像生成的四個(gè)環(huán)節(jié)：首先作為自回歸序列生成器證明圖像可token化；其次作為文本編碼器與注入機(jī)制，使自然語言成為生成控制接口；隨后在DiT模型中替換U-Net成為擴(kuò)散骨干，接入規(guī)模化路線；最后作為統(tǒng)一多模態(tài)表示支撐視頻與時(shí)空擴(kuò)展。結(jié)論強(qiáng)調(diào)，本輪變革中Diffusion是生成范式的主角，Transformer則是骨干升級(jí)與條件控制的關(guān)鍵，二者結(jié)合推動(dòng)了生成式視覺向多模態(tài)與世界模擬方向演進(jìn)。
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