随着人工智能技术的不断发展,生成模型在图像合成、自然语言处理、音乐创作及分子设计等多个领域发挥了重要作用。尤其是近年来基于扩散模型的数字生成算法,凭借其卓越的性能,成为生成式AI的重要突破。然而,数字生成模型的规模往往庞大,计算需求高,带来了能耗及推理速度的瓶颈,限制了其在高效快速推理、边缘计算和实时应用等场景的广泛应用。在这一背景下,光学生成模型应运而生,成为可能颠覆性解决方案,其通过物理光学过程实现图像生成,极大地提升了能效和处理速度。 光学生成模型的核心理念在于将随机输入的二维高斯噪声快速编码成光学相位图案,这些相位图案作为"光学生成种子",经过经过优化设计的衍射解码器,借助自由空间光传播完成图像的生成过程。该过程仅需极短的光传播时间(低于纳秒级),无需消耗复杂计算资源,显著降低了能耗并提高了响应速度。
与此同时,通过与数字浅层编码器的协同训练,光学系统能够高效捕捉数据分布特征,实现多样化且质量优异的图像合成。 光学生成模型既可以以快照方式一次性产生图像,也可以采用迭代生成策略,通过多次迭代逐步从噪声中逼近目标数据分布,实现更高质、更多样的输出。快照生成模型利用单层或少层衍射解码器,以固定配置解析输入相位,适合实时快速图像显示;而迭代模型则通过多层解码器联合数字编码器,结合逐步降噪过程,提升生成图像的细节表现与逼真度。此外,迭代模型还能在部分配置下去除数字编码器,纯光学系统自主完成图像重构,进一步增强系统整合性和能效表现。 光学生成模型在多种数据集上的成功应用充分展示了其强大潜力。无论是数字手写字体(MNIST)、时尚产品图像(Fashion-MNIST),还是蝴蝶(Butterflies-100)、人脸(Celeb-A)等复杂多彩的图像场景,以及融合艺术风格的高分辨率梵高绘画,均能实现符合数据分布且风格各异的图像创造,输出图像质量可匹敌传统数字神经网络模型。
更为重要的是,光学生成模型在多波长彩色图像生成领域同样取得突破,允许通过可见光波段多次照明并顺序编码,生成逼真的彩色视觉作品,拓展了光学生成模型的应用广度。 在实际硬件实现方面,研究者们设计了可重构的自由空间光学系统,结合空间光调制器(SLM)作为输入相位图案的显示平台,及另一SLM作为衍射解码器,实现动态图像生成。系统利用激光光源照明,经过精准相位调制和高速光传播完成光学运算,所得图像通过高灵敏度传感器采集完成成像。实验结果不仅验证了光学模型的生成能力,还包括了潜在空间的平滑插值特性,实现了不同随机噪声间平滑过渡,良好表现了模型对潜在数据分布的连贯理解与泛化能力。 光学生成模型在能效和速度方面具备明显优势。相比数字扩散模型需用高性能图形处理单元(GPU)和复杂多步推理,以及伴随巨大的能耗,光学系统仅需极低功率激光照明与少量数字运算,整体能耗降低数百至数千倍。
此外,光学计算的瞬时性和并行处理特点,使生成速度大幅提升,主要受限于空间光调制器的刷新速率,当前商用SLM已达到千赫兹级刷新频率,未来有望进一步优化。借助成熟的光学微纳制造技术,将衍射解码器功能纳入被动微结构表面,进一歩简化设备体系结构和降低系统成本,推动这项技术从实验室走向实际应用。 光学生成模型还表现出显著的灵活性和可扩展性。不同生成任务仅需更换编码的光学生成种子或对应调节解码器状态,无需重构光学硬件,支持多任务切换与数据分布适配。此外,可以设计多波长、多空间通道的光学多路复用系统,实现同一编码器输出对应多个解码器,提供隐私保护和多用户接入功能,打造安全隐私的视觉信息传输新模式。 尽管优势明显,光学生成模型仍面临物理实现带来的挑战。
光学元件的微米级对准误差、相位调制量化位深限制、系统噪声等因素,均可能影响生成图像的质量和稳定性。为此,研究者提出将硬件局限性直接纳入训练过程,通过对误差建模和量化限制仿真,实现光学系统的鲁棒性提升。此外,光学系统尺寸和分辨率设计需权衡物理空间约束和计算表现,未来更高分辨率、高速响应的空间光调制及传感组件将成为关键技术。 综合来看,光学生成模型代表了人工智能图像生成领域的革命性进展。它巧妙融合数字神经网络的学习能力与光学计算的低能耗高速特性,开拓了AI生成内容的新维度。无论是增强现实、虚拟现实中的实时视觉渲染,还是低功耗边缘设备上的智能图像生成,或者艺术创作和娱乐领域的创新表达,光学生成模型均展现出广阔的应用前景。
未来,随着光学元件制造技术提升、光电器件集成和人工智能算法的协同优化,光学生成模型有望成为人工智能内容生成的主流方案之一,助力智能视觉计算领域迈向更加绿色环保与高效智能的新纪元。 。
