近年来,生成模型在图像合成、自然语言处理及分子设计等领域取得了显著进展,极大提升了人工智能的创造力和应用广度。数字生成模型尤其基于深度神经网络和扩散模型技术推动了内容生成的发展,但因模型规模扩大导致的能耗与推理效率成为亟待解决的问题。为响应这一挑战,光学生成模型应运而生,融合光学技术与AI模型,寻求更高效、低能耗且快速的推理方式,成为推动下一代AI生成系统的重要方向。光学生成模型的核心理念在于通过数字编码器将随机噪声快速映射为二维相位模式,作为光学生成种子,随后由自由空间传播的光场经过一组静态或可调谐的光学衍射解码器处理,最终形成符合目标数据分布的全新图像。这种流程的最大优势是除去数字编码初始阶段和光源能耗外,生成过程本身几乎不消耗计算电力,依赖光的传输与衍射特性完成复杂计算,大幅降低能耗并实现纳秒级的图像生成速度。该模型在硬件实现方面,既可采用集成光子芯片,也可利用自由空间光学系统,具有极强的灵活性和可拓展性。
示范系统中常用空间光调制器(SLM)显示经过数字编码的相位种子,随后通过优化设计的多层衍射板或光学层实现光的相干传播与变换,最终在成像平面记录高质量的生成图像。光学生成模型采用类似于扩散模型的训练策略,通过预先训练的深度数字扩散概率模型(DDPM)作为教师模型,引导光学系统学习目标数据的潜在分布。数字编码器和光学衍射解码器共同优化,实现编码与解码协同配合以生成多样且高逼真的新颖图像。研究团队在MNIST手写数字、Fashion-MNIST时尚产品、蝶类、CelebA人脸以及梵高风格艺术图像等多个数据集上均实现了成功的光学生成图像,证明该架构在多任务中的通用性与稳定性。通过图像质量评价指标如Inception Score(IS)和Fréchet Inception Distance(FID)进行统计测试后,光学生成模型在图像多样性和真实感方面与传统数字生成模型表现相近,甚至在某些任务中展现出更佳的生成多样性。除了单次快照生成的光学模型,研究者们还开发了迭代型光学生成模型,模拟扩散过程的逐步去噪机制,使模型能递归优化输出,进一步提升生成质量。
迭代过程结合多波长多通道显示,以及多层解码器架构,具备更强表示能力和稳定性,能够避免训练中的模式崩溃。实验部分,通过搭建基于可调谐空间光调制器和激光光源的自由空间系统,展示了手写数字及时尚物品的实时生成能力,同时完成了单色与多色彩梵高艺术风格作品的高分辨率再现,验证了数值模拟的准确性与模型的实际落地价值。在系统能耗与速度方面,光学生成模型优势明显。数字编码阶段的计算消耗较低,生成图像的主过程依赖光学传播,不产生传统计算单元的负载,整体能耗远低于GPU驱动的数字扩散模型,尤其在高分辨率图像生成时优势更为突出。此外,快速的光传播实现超低时延,有望满足实时显示与交互需求。尽管如此,光学生成模型仍面临物理器件存在的相位编码范围限制、相位位深、系统对准误差等问题,研究团队提出将这些物理限制纳入训练过程以增强模型的容错性及对硬件非理想性的适应能力。
未来,利用纳米光刻和双光子聚合技术进行衍射解码器的被动光学层制造,将大幅降低系统复杂度与成本,促进便携式和低功耗智能视觉设备的普及。光学生成模型的灵活结构允许通过更换光学解码器状态快速切换不同数据分布任务,满足多场景下的图像生成需求。结合空间与光谱多路复用,可实现安全加密与多用户私密内容展示,增强商业及隐私保护方面的应用潜力。整体来看,光学生成模型不仅代表了视觉生成技术的新趋势,更标志着光子学与人工智能融合的新时代。其高效的能量利用、快速的响应速度及生成多样性,为边缘算力设备、近眼显示、虚拟现实和增强现实提供了强大技术支持。随着光学元件制造技术及光电子计算的发展,未来光学生成模型有望突破传统数字计算的瓶颈,成为推动智能视觉领域创新的关键力量。
总结而言,光学生成模型利用光的物理特性结合创新的数字编码策略,实现了前所未有的低功耗快速生成能力,为图像合成技术开启了全新篇章。它不仅提升了生成图像的效率与质量,还打破了能耗与规模限制的桎梏。随着光学硬件的持续进步与算法的不断优化,光学生成模型将在智能图像处理、艺术创作、视觉显示等多领域迎来广泛应用,成为未来人工智能发展的重要支柱。 。
