AI扩图火爆全网，视觉大模型如何生成更符合逻辑的内容？

最近在各大社交媒体平台，时常见到AI扩图分享，#AI扩图#话题已有高达三千万的浏览量。

该功能基于 AI 智能识别算法，可根据图像的上下文和纹理，预测、生成缺失的部分，能够为原始图片进行150%、200%、250%、300%等更大画幅、更广视角的扩图。

01 AI扩图火爆出圈

小堂留意到，AI扩图出圈的评论呈现两极化，大部分评价效果不错，也有不少令人直呼“离谱”的图片，其中包括很多扩图时的画风突变。例如，端庄大气的甄嬛，在被扩图后成了篮球高手模样。

例如，紫霞仙子转眼成了理发师再就业。

再比如，甄嬛的镜头被扩图后，出现了西方的宫廷。

02 AI扩图为何如此离谱？

然而，尽管这些作品展现了惊人的创造力，却也凸显了在某些情境下生成图像不够真实的问题。这一现象在很大程度上与模型训练和生成过程中的多个关键问题相关。

首先，训练数据的质量和多样性是确保AI模型准确性的基石。若训练数据缺乏多样性，模型可能无法全面捕捉不同场景、对象及光照条件下的细节，导致生成图像缺乏真实感。

其次，过度拟合问题也是影响图像生成真实性的重要因素。当训练数据集规模较小或过于特定时，模型可能在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳，因为其过度拟合了数据集的特定特征。

此外，图像数据的清晰度、纹理细节等也会造成影响。若缺乏对真实感或细节的特定训练，模型可能偏向于生成过度理想化的图像，偏离了真实世界的状态。

噪音问题同样是影响生成图像真实性的挑战之一。如果训练数据中存在过多噪音干扰，模型可能过度关注这些噪音特征，导致最终输出的图像同样会看起来不真实，使AI生成出的图像产生幻觉性质。

最后，超参数的选择也在一定程度上影响着生成结果。诸如学习率、网络结构和训练时的损失函数等超参数，若选择不当，可能导致模型生成图像时出现不自然的效果。

03 视觉大模型的几个关键需求？

训练数据的质量和数量对于AI模型的性能至关重要。如果模型的训练数据在数量上不足，或者数据质量差，模型可能无法准确学习和识别各种图像特征和场景变化。这将直接影响扩图结果的准确性和可靠性。

一、训练数据的多样性

在各种训练数据的采集和标注过程中，积极实现数据多样性，努力防止各种偏差的出现。例如，通过向代表性不足的类别添加更多的数据量，使标签频率避免出现不平衡的状况。

针对上述难题，数据堂针对客户的个性化需求，可以提供覆盖多人种，多语种、多设备、多环境、多类型、多种艺术风格等数据采集能力，满足客户的多样化数据需求。此外，数据堂可以有针对性的设计各种特殊化场景，有能力满足各类垂直化场景的定制化服务。

二、大量、高质量的训练数据

选择经由全球AI头部企业考验的高质量数据集，例如，计算机视觉数据集应覆盖多种专业采集设备、场景、标注方式、标注类型以及采集形式等，以确保数据量级的满足。

数据堂围绕多种目标类别、多种艺术风格等场景布局拥有800TB的数据资源，覆盖约500万ID。

三、选用真实场景的数据集

在机器进行学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集。因为机器生成的合成数据一般都和真实场景下的数据有较大的差异。但是在某些特定场景下，真实场景的数据量级非常匮乏。

数据堂沉淀十余年多元业务场景的数据处理能力，深度模拟还原各类采集场景，为客户提供最真实的多场景数据。

四、进行针对性的数据去噪处理

通过对原始数据进行检查、转换和修复，进而确保数据的质量、准确性和一致性。

数据堂可以根据客户领域数据类型及特点，针对性提供数据清洗方案及人员服务。

04 结语

确保充分、多样化的训练数据、防止过度拟合、明确训练目标、减少噪音干扰以及合适选择超参数等步骤，是提升AI扩图生成图像真实性的关键措施。在解决这些问题的过程中，AI技术的发展将进一步推动图像生成领域朝着更加真实、逼真的方向发展。