AI 文生图模型人物结构扭曲的正则化与训练改进方法 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在 AI 文生图领域，特别是人物生成中非常常见且棘手的问题：人物结构扭曲。我们将深入研究导致这一问题的原因，并提供一系列正则化和训练改进方法，帮助大家打造更逼真、结构更合理的人物图像。 一、问题根源：为何人物结构容易扭曲？ AI 文生图模型，例如 Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney 等，通常基于扩散模型或自回归模型。它们通过学习大量图像数据中的模式来生成新的图像。然而，在人物生成方面，这些模型常常面临以下挑战： 数据偏差： 训练数据集中可能存在偏差，例如人物姿势、体型、服饰等分布不均匀。模型在学习过程中会过度拟合这些偏差，导致生成的人物结构不符合实际。 缺乏结构化知识： 传统的生成模型往往缺乏对人体结构的先验知识。它们只是单纯地学习像素之间的关系，而忽略了人体骨骼、肌肉、关节等内在结构。 全局一致性不足： 模型在生成图像时，可能只关注局部细节，而忽略了全局一致性。这会导致人物的各个部位比例失调，出现扭曲。 扩散模型的固有特性： 扩散模型通过逐步去噪的方式生成 …