随着人工智能技术的飞速发展,生成模型在图像、视频、自然语言处理甚至分子设计领域表现出强大的能力。然而,传统数字生成模型由于规模庞大,推理时间长且能耗高,亟需寻找一种兼具速度与能效的替代方案。光学生成模型应运而生,以其独特的光学信息处理优势,为高效生成图像内容提供了新的思路。 光学生成模型的核心理念基于扩散模型,结合数字与光学两部分结构,实现了从随机噪声向目标数据分布的高质量图像合成。首先,浅层数字编码器快速将随机二维高斯噪声映射为二维相位图案,这些编码相位图案作为"光学生成种子",通过空间光调制器呈现。接着,经过一个在自由空间中工作的可重构衍射解码器,光学生成种子被全光学处理,生成从未出现过的符合目标数据分布的新颖图像。
这一过程除了初始数字编码和光源外,图像生成本身不消耗计算资源,耗时不到纳秒级,从根源上实现了快速高效的推理。 光学生成模型展现了在多种数据集上的优异表现。通过训练模型可成功生成包括手写数字(MNIST)、时尚商品(Fashion-MNIST)、蝴蝶图像(Butterflies-100)、人脸照片(Celeb-A)以及梵高绘画风格图像等多样化内容。该模型不仅在图像质量指标如Inception Score和Fréchet Inception Distance上与传统数字神经网络生成模型相媲美,还能通过构建分类器实验验证其生成数据的真实性和多样性。此外,还支持彩色图像生成,利用多波长光线顺序照明,实现红绿蓝三色通道的丰富色彩呈现,为视觉体验带来更多可能。 光学生成模型根据实现方式可分为快照式和迭代式两类。
快照式模型通过一次光学传播即可完成图像生成,适合快速显示需求;而迭代式模型则借助多层衍射解码器和递归的噪声逐步去除过程,模拟扩散模型的逆过程,提升生成图像的细节和质量。迭代式设计还能在某些情况下省略数字编码器,仅靠相位变化实现复杂映射,显示出灵活性和强大的自主学习能力。 在实际应用中,研究团队搭建了基于可编程空间光调制器的自由空间光学系统,实现了上述原理的物理验证。实验中,利用520纳米波长的绿光对手写数字和时尚商品图像进行生成,获得了统计学上一致的高质量结果。对于更高分辨率、艺术风格复杂的图像,如梵高风格画作,系统通过增加数字编码器参数和衍射解码器分辨率,显著提升了细节表达能力,并成功生成多彩富有艺术感的作品。实验还包含对随机噪声输入空间的插值测试,验证了模型潜在空间的连续性和数据分布的良好学习,表明该光学生成模型能创造多样且丰富的图像样本。
光学生成模型的优势尤为显著。在能源消耗方面,纯数字生成模型尤其是扩散模型通常需要数百至数千次的迭代计算,计算量巨大,能源负担沉重,训练与推理成本较高。相比之下,光学生成模型除数字编码部分外,图像合成过程由光波传播完成,瞬时且无计算耗能,具备极高的能效。更重要的是,随着衍射解码器的深度增加,模型的生成质量和光学效率可同步提升,为系统实用化提供技术保障。此外,光学生成模型还具有高度的架构灵活性,可以通过更换光学生成种子和衍射解码器的状态,迅速切换生成的目标数据分布,而无需更改硬件,这为多任务、多样化视觉合成提供了极大便利。 然而,光学生成模型也面临挑战。
物理系统中的光学元件可能存在微小的相位误差、对准偏差和材料非理想性,影响生成图像的准确性和鲁棒性。空间光调制器与解码器的相位调制位深限制,同样限制了系统性能发展。针对这一问题,研究团队通过在训练阶段引入硬件限制的模拟,将硬件特性融入模型优化,显著提高了系统对物理缺陷的容忍度。更有前景的是,采用固定相位层制备的纳米光学薄膜替代动态调制器,使解码器实现无能耗和体积极小化,从而进一步推动光学生成模型在嵌入式和近眼显示等应用场景的实用化。 安全性和隐私保护方面,光学生成模型同样展现独特优势。多波长、多通道的复用与解码器设计,允许同一相位编码种子在不同解码器配合下生成不同内容,实现天然的物理密钥控制和内容加密。
未经正确解码器,难以获得有效信息,这在多用户共享、反伪造和个性化内容访问方面具有重要潜力,远超传统数字显示技术的安全保障能力。 未来,光学生成模型将持续融合更多先进技术。集成光子芯片、纳米光学制造以及对空间相干性控制的深入研究,将使该类模型更为紧凑、高速和稳定。其在增强现实、虚拟现实、边缘计算、以及低功耗智能显示等领域有望成为核心技术。相较于传统依赖计算资源密集的生成方案,利用光学物理特性进行瞬时并行处理,光学生成模型有望实现革命性突破,推动人工智能生成内容迈向可持续发展和广泛应用。 综上,光学生成模型作为人工智能与光学技术的深度融合,开辟了全新的高效图像生成渠道。
其结合了数字模型的学习能力与光学系统的高速无能耗特性,展现出广阔应用前景和值得期待的发展潜力。从实验验证到理论创新,光学生成模型正稳步迈向现实世界的视觉信息生成和处理中心舞台,成为未来智能视觉技术的重要驱动力。 。
