待验证60% 置信事实精确时间
扩散模型擅长学习像素级和局部纹理的统计规律，但缺乏对三维空间结构和物理承重逻辑的真正理解
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证扩散模型本质上是对像素分布的学习，缺乏对因果物理过程的建模79% 相似待验证扩散模型在连续像素空间中学习概率分布，而非在离散符号空间中建立语义映射，与GPT系列语言模型的Token化处理路径存在架构分歧76% 相似待验证扩散模型逐像素、基于概率分布的生成方式决定其不具备字符级的精确控制能力，学到的是文字的视觉统计特征而非逐字排版。73% 相似待验证文中的三维建模任务对模型的空间推理能力要求极高，模型需理解物体的拓扑结构、比例关系和空间遮挡逻辑72% 相似待验证扩散模型的归纳偏置天然倾向于平滑、渐变的输出，无法在架构层面强制施加网格约束，即便专门训练的LoRA模型也只能在统计意义上让输出更像像素画72% 相似
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