DGM深度生成模型是什么，如何简单上手应用
DGM深度生成模型基础信息
我第一次听到DGM这个词,是在刷技术博主视频时，弹幕里有人刷“现在做AI都绕不开DGM”，查了资料才知道，DGM全称是深度生成模型，简单说就是让计算机像人一样“创造”新东西的技术，它靠深度学习算法从大量数据里学规律，然后生成没见过的新数据，比如让AI画一幅没存在过的画，写一段没发表过的故事，甚至合成一段逼真的语音。
这技术不算特别新,十年前就有雏形了，早期的DGM像个刚学说话的小孩，生成的东西糊成一团，比如让它画猫，出来的可能是长着翅膀的四不像，近几年算力变强，数据变多，DGM突然像开了窍，现在生成的图像能骗过不少人眼，写的文案也像模像样，难怪越来越多人想了解它。
DGM的核心技术类型
DGM家族里有几个“明星成员”，各有各的脾气，先说说VAE，全称变分自编码器，性格像个“老好人”，生成的数据很稳定但不够惊艳，适合做数据压缩或者简单的图像生成，我试过用VAE生成手写数字，它总能规规矩矩画出像模像样的0到9，就是少点“灵气”。
GAN就不一样了,生成对抗网络，名字里带“对抗”，性格也火爆，它有两个“小人”在打架：一个负责生成假数据（生成器），一个负责挑错（判别器），刚开始生成器像个捣蛋鬼，画的人脸歪鼻子斜眼，判别器就毫不留情打叉；打多了生成器慢慢学乖，最后能画出连判别器都分不清真假的图像，但GAN脾气倔，训练时经常“罢工”，参数调不好就生成一堆乱码，我之前调一个GAN模型，三天没睡好才让它稳定下来。
现在最火的是扩散模型,性格像个“耐心的画家”，它生成数据时不慌不忙：先给一张纯白图片加点“噪音”变模糊，再一点点把噪音去掉，慢慢把模糊的图变清晰，就像我们画画从草稿到上色，一步一步来，所以生成的图像细节超棒， Stable Diffusion、Midjourney这些AI绘画工具，背后基本都是扩散模型在撑场面。
DGM的实际应用场景
DGM早就悄悄走进我们生活了,最常见的是AI绘画，我闺蜜开小红书账号，发穿搭笔记需要配图，她不会画画，就用DGM工具输入“法式碎花裙，背景是巴黎街道，阳光滤镜”，生成十几张图，挑一张P掉瑕疵就能用，比请摄影师省了好几百块。
文本生成也是DGM的强项，我弟写作文总凑不够字数，我教他用基于DGM的AI工具，输入“我的暑假生活，600字，幽默风格”，工具秒出一篇，里面写“暑假帮妈妈浇花，把多肉浇烂了，妈妈说我这是‘爱心泛滥式谋杀’”，把我笑喷，稍微改改就是篇不错的作文（当然前提是他自己先构思，不能全抄）。
还有语音合成，游戏里的NPC voice、导航APP的声音，很多都是DGM做的，我老家方言快没人说了，去年参加了一个方言保护项目，用DGM把收集到的老人方言录音“学”下来，生成了带方言味的语音包，现在手机导航能用奶奶的声音指路，听着特别亲切。
甚至工业设计也在用DGM，我表哥在车企上班，他们用DGM生成汽车零部件草图，以前设计师画十个方案要一周，现在DGM半小时出五十个，设计师再挑着改，效率翻倍，他说现在加班都少了。
使用DGM的注意要点
用DGM有个“铁律”：数据质量决定一切，就像做饭要新鲜食材，DGM学的数据垃圾，生成的东西也垃圾，我之前想让DGM生成“古风美女”，随便从网上找了几百张模糊的图片当训练数据，结果生成的美女不是三只眼睛就是脖子歪成S形，后来换成高清的古装剧剧照，效果立马好起来，这才明白“巧妇难为无米之炊”。
别迷信“傻瓜操作”，调参是门技术活，很多人觉得用现成的DGM工具点点鼠标就行，其实不然，上次用某AI绘画工具，默认参数生成的“赛博朋克猫”像只发光的刺猬，我查教程调了“采样步数”和“CFG值”，把步数从20调到50，CFG值从7降到5，猫的毛发瞬间清晰，眼神也灵动多了，原来参数就像调料，放多放少味道差远了。
最容易踩坑的是伦理风险，前阵子刷到新闻，有人用DGM生成假的明星代言图发网上，结果被品牌方告了，我现在用DGM有个习惯：生成真人相关内容时，要么注明“AI生成”，要么干脆不生成真人，画点风景、动物啥的，上次帮同学做PPT，用DGM生成“未来城市”插画，标注了“AI辅助创作”，老师还夸有创意，安全第一嘛。
DGM和传统生成方法的区别
传统生成方法像“填模板”，DGM像“自由创作”，以前做文本生成，用的是“规则法”，比如写天气预报，就固定“今天XX地区，晴，气温XX度”的模板，换几个词就行，DGM却像学过写作的学生，给个主题“秋天的公园”，它能写“枫叶把小路铺成红毯，长椅上坐着打盹的爷爷，风把他的报纸吹得哗啦响”，细节多到不像机器写的。
传统方法“死板”，DGM“灵活”，传统图像生成靠“统计法”，比如生成人脸，就是把数据库里眼睛、鼻子的平均形状拼一起，出来的人脸都长一个样，像流水线产品，DGM会“理解”特征，比如它知道“单眼皮”“高鼻梁”是啥样，能把不同特征组合，生成千奇百怪的人脸，有次我让它生成“外星人版猫脸”，它居然给猫加了触角和发光眼睛，脑洞比我还大。
传统方法“挑食”，DGM“不忌口”，传统模型只能处理单一类型数据，比如文本模型只能玩文字，图像模型只能搞图片，DGM却能“跨界”，现在有种叫多模态DGM的，给它一段文字“夕阳下的海边，浪花拍打着礁石”，它能直接生成对应的图像，甚至还能配上一段海浪声，简直是“全能选手”，传统方法看了都得喊“大佬”。
新手入门DGM的简单步骤
别一上来就啃大部头,先玩现成工具找感觉，我入门时没直接学代码，而是先玩在线DGM工具，比如用Stable Diffusion生成表情包，用ChatGPT（底层也用到DGM技术）写小故事，玩了两周，我慢慢明白“哦，原来DGM就是干这个的”，兴趣上来了再学技术，比硬啃公式轻松多了。
基础概念不用钻牛角尖,抓住核心就行，刚开始看到“ latent space ”“ probability distribution ”这些词头大，后来听一个博主说：“你就把DGM想成学画画的过程，数据是老师的画，模型是学生，生成新画就是学生临摹后自己创作。”一下就懂了！现在我也不管啥“变分下界”，先知道“模型要学数据规律”这个核心，其他慢慢补。
动手跑代码比看书有用,从最小模型开始，我跟着B站教程，用PyTorch跑了个“生成MNIST手写数字”的小模型，代码就几十行，数据集也小，看着屏幕上从模糊的点慢慢变成清晰的“5”和“8”，比打游戏还兴奋，跑通小模型后，再试着改参数，比如把“隐藏层神经元数”从64调到128，看生成效果有啥变化，实践出真知嘛。
找个小目标驱动学习,别漫无目的地学，我表妹学DGM时，定了个目标“用DGM生成我们家猫咪的表情包”，为了实现这个目标，她主动去查“如何收集猫咪图片数据”“如何用VAE模型训练”，遇到问题就搜教程，三个月后真的做出了一套猫咪表情包，发朋友圈获赞无数，现在她还在琢磨怎么让猫咪表情包动起来呢。
常见问题解答
DGM很难学吗？需要数学基础吗？
其实没那么吓人！刚开始我也觉得数学公式像天书，什么“KL散度”“梯度下降”，看一眼就头疼，后来跟着B站上的“零基础DGM入门”课，老师说“先别管公式，就当玩游戏”，我跟着用现成的代码跑了个生成小花的模型，看着电脑屏幕上慢慢长出五颜六色的小花，居然有点感动，现在我也就懂点高中数学，遇到不懂的术语就查“XX是什么意思 通俗解释”，慢慢也能调调简单的参数了，你要是感兴趣，从玩工具开始，绝对能入门！
个人电脑能跑DGM模型吗？会不会很卡？
普通笔记本跑大模型肯定卡，就像让自行车拉卡车，但你可以先玩小模型呀！比如生成简单的文字、小尺寸图像，数据量小，模型也小，我用五年前买的旧笔记本（i5处理器，8G内存），跑个生成“100张28x28像素手写数字”的模型，也就等40分钟，中间还能刷刷手机，要是想玩大的，就用Google Colab，免费提供GPU，相当于借谷歌的电脑用，生成高清图像也不卡，我上周用Colab生成了一张“赛博朋克风的猫”，才花了5分钟，香得很！
DGM生成的内容会侵权吗？比如用它画明星的图。
这个真得注意！之前有网友用DGM生成某明星的“代言照”发网上，结果被明星工作室警告了，说侵犯肖像权，我现在有个原则：不生成真人，尤其是明星、公众人物；如果生成的图参考了别人的作品，一定要注明“AI生成，参考XX风格”，上次我用DGM生成了一幅“梵高风格的星空猫”，特意在图上写了“AI生成，致敬梵高《星月夜》”，发在社交平台上，还被几个画画博主夸“有版权意识”呢！别用DGM搞擦边球，安全第一。
DGM和现在流行的AI绘画工具啥关系？
简单说，AI绘画工具就是DGM的“成品玩具”，DGM是“做玩具的技术”！比如你用Midjourney画画，背后其实是DGM家族的“扩散模型”在工作：先给一张全是噪音的图，然后一点点去掉噪音，变成你想要的画，就像你玩遥控车，不用知道发动机怎么造，但遥控车能跑，靠的就是发动机技术，现在学DGM，就像学怎么造遥控车发动机，以后说不定能做出自己专属的AI绘画工具，只生成二次元猫耳娘”的工具，想想就很酷！
学DGM以后能干嘛？就业前景怎么样？
前景老广了！现在互联网公司、游戏公司、广告公司都在招DGM相关岗位，我表哥学DGM后去了一家游戏公司，专门用DGM生成游戏场景，以前美术团队画一个场景要一周，他用DGM半小时生成十个方案，现在月薪比我高不少，还有人用DGM做AI换脸（合法合规的那种）、生成虚拟主播、辅助药物研发，甚至帮博物馆修复老照片，我邻居阿姨退休了学DGM，现在在网上教老人用AI绘画工具，还赚了不少零花钱，只要你把DGM玩明白，不愁没地方用！
欢迎 你 发表评论: