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標題 Re: [閒聊] 負空間的由來
時間 Sun Mar 1 19:34:12 2026
標題 Re: [閒聊] 負空間的由來
時間 Sun Mar 1 19:34:12 2026
→ : 統計上不可控的系統誤差隨時可能炸了你看似完美的推論
你整個推論過程完全基於「不存在解」這個假設上，但你沒有去證明這個假設成立，你只是覺得它成立。讓我告訴你一個好詞吧，那個詞叫 overfitting
不是耶，你講極大值講半天，我問你極值微分後是不是代表梯度為零，那這是不是相當於解？03/01 18:42
你整個推論過程完全基於「不存在解」這個假設上，但你沒有去證明這個假設成立，你只是覺得它成立。讓我告訴你一個好詞吧，那個詞叫 overfitting
不是耶，你講極大值講半天，我問你極值微分後是不是代表梯度為零，那這是不是相當於解？03/01 18:42
既然你提到 overfitting，剛好我也在做相關生成實驗，可以順便釐清三個不同層級的現
象：訓練分佈內的模板吸引、overfitting，以及我說的負空間，這三者本質上是不同的
。
象：訓練分佈內的模板吸引、overfitting，以及我說的負空間，這三者本質上是不同的
。
先講我觀察到的神話模板現象。
當輸入像：
Buddha + Robot
Jesus + Mech
Karl Marx + Titan
這類理論上新的語意組合時，生成結果會反覆出現：
巨大神像尺度
中央軸線構圖
朝聖群眾
神殿式空間
領袖巨像化
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![[圖]](https://i.meee.com.tw/fjNsS80.png)
https://i.meee.com.tw/tSULfCk.png
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這些並不是 prompt 明確指定的，而是模型自動套用了訓練資料中高密度存在的文化構圖
模板。
這說明模型的生成仍然落在訓練資料分佈之內，並被既有統計結構吸引，收斂到訓練資料
中最穩定的模板盆地。這屬於訓練分佈內的模板吸引現象，而 overfitting 則是更極端
的情況，也就是模型過度貼合這些既有模板，導致泛化能力下降。但無論如何，這類神話
模板現象本質上仍然發生在訓練資料分佈之內。
中最穩定的模板盆地。這屬於訓練分佈內的模板吸引現象，而 overfitting 則是更極端
的情況，也就是模型過度貼合這些既有模板，導致泛化能力下降。但無論如何，這類神話
模板現象本質上仍然發生在訓練資料分佈之內。
相反地，我說的負空間是完全不同的情況。
負空間指的是訓練資料分佈的支持集之外，也就是訓練資料中根本沒有對應統計結構的區
域。當模型被 prompt 推到這個區域時，沒有既有模板可以收斂，生成過程仍然會在數學
上收斂，但生成結果不對應任何訓練資料中的穩定樣本結構，因此會呈現語意不穩定或結
構拼接的結果。
域。當模型被 prompt 推到這個區域時，沒有既有模板可以收斂，生成過程仍然會在數學
上收斂，但生成結果不對應任何訓練資料中的穩定樣本結構，因此會呈現語意不穩定或結
構拼接的結果。
關鍵是你這裡偷換了「優化解」和「分佈支持」兩個不同層級的概念。
你說的解，是優化意義下的解，也就是演算法沿梯度收斂後停下來的駐點。這只代表模型
在函數空間中找到穩定位置，並不代表該位置對應訓練資料分佈中的有效樣本。
我說的負空間，則是資料分佈意義下的支持問題。如果某個區域本來就不在訓練資料支持
集內，那模型即使收斂，也只是收斂到函數空間中的駐點，而不是對應任何訓練資料統計
結構的解。
集內，那模型即使收斂，也只是收斂到函數空間中的駐點，而不是對應任何訓練資料統計
結構的解。
https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg
![[圖]](https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg)
https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg
![[圖]](https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg)
換句話說：
神話模板現象，是模型被訓練資料中的高密度結構吸引，仍然停留在分佈內。
overfitting，是模型過度依賴這些既有結構，泛化能力下降，但仍在分佈內。
負空間，則是模型被推到訓練資料支持集之外，沒有任何統計結構可以對應。
overfitting，是模型過度依賴這些既有結構，泛化能力下降，但仍在分佈內。
負空間，則是模型被推到訓練資料支持集之外，沒有任何統計結構可以對應。
而你說的梯度收斂，只是優化過程的性質，不能用來證明該點在訓練資料分佈中存在。
最簡單一句話總結：
你講的是優化會不會收斂，
我講的是資料分佈裡有沒有對應的統計支持，
這兩者是不同層級的概念。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.233.2.206 (臺灣)
※ 作者: treasurehill 2026-03-01 19:34:12
※ 文章代碼(AID): #1ff2Gt47 (AI_Art)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/AI_Art/M.1772364855.A.107.html
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Re: [閒聊] 負空間的由來
03-01 19:34
→ : 我說啊，不存在也能畫出來不是很好嗎？什麼時候資料點不存在是個問題了？畫不出來才是問題不是嗎？你那個負空間的論點到底想證明什麼有用的東西？
更正支持集。
或是說你單純只是想把這個現象命名為負空間？
我感覺你很想證明只要沒有交叉資料擴散模型就會爆掉，但實際上很多抽象瑟圖好像也沒有什麼交叉資料在，還不是畫出來了1F 03/01 19:37
更正支持集。
或是說你單純只是想把這個現象命名為負空間？
我感覺你很想證明只要沒有交叉資料擴散模型就會爆掉，但實際上很多抽象瑟圖好像也沒有什麼交叉資料在，還不是畫出來了1F 03/01 19:37
負空間只是個名詞，你要叫他out-of-distribution generation 或
hallucination-like 拼接都好，反正就是不在訓練集裡的結果，更與過擬合無關。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 19:45:09
→ : 如果你很想證明「沒有交叉組合的資料就畫不出來」這點，那你要說明的點與擴散模型原理關係關係不大，你應該專注於證明沒有交叉組合的地方就是完全沒有有意義的梯度場才對。可是你把你真正要證明的內容作為推理的大前提然後寫了一堆擴散模型怎麼算出圖的內容出來，那你講了老半天證明了啥？9F 03/01 19:46
「你問『負空間』這個概念有什麼用？
它的用處在於定義生成的邊界。
神話模板是過擬合的極致： 就像一個只會畫神像的畫家，不管你叫他畫什麼，他都畫成
神像。這是因為他太熟練了，被經驗給綁架（落在分佈內的尖峰）。
負空間是邏輯的真空： 是你叫畫家去畫一個他完全沒見過、甚至邏輯不通的東西，他只
好瞎編亂造。
你說『畫出來就好』，那是把模型當成隨機產生器。但對於要精準控制 AI 的人來說，分
清楚『模型是在發揮既有經驗』還是『模型在瞎編』是非常重要的。
抽象畫能畫出來，是因為訓練資料裡有『抽象』這個類別；但我說的負空間，是模型在面
對語意矛盾或結構缺失時的產物。這不是 Overfitting，因為 Overfitting 需要有對象
可以 Fit，而負空間裡根本沒有對象。」
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 19:48:45
→ : 我講到過擬合是為了證明非預期解高機率存在：假設你預期的解有100個(這代表訓練的相關總圖數)，但你去擬合的參數有一萬個，那多餘的參數就可能擬合到某些你不想要的解上。如果沒解決這東西就有可能變成收斂的坑，不是你想的那種用法15F 03/01 19:50
前面已經說了過擬合跟負空間是二回事不再贅述
至於我要證明負空間事畫不出來，這是偷換命題。我從來沒有說「畫不出來」，而是說
「畫出來的結果不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」。
擴散模型當然永遠可以生成影像，因為它的運算本質是從噪聲沿著學到的統計方向逐步收
斂，最後一定會落在某個可穩定的影像狀態。但這不代表該影像對應訓練資料中實際存在
的語意結構。
我說的重點是資料分佈支持的問題，而不是優化過程能不能收斂。
當 prompt 對應的語意組合在訓練資料中沒有穩定支持時，模型仍然會生成影像，但它只
能依賴鄰近的統計結構去近似，結果就是套用既有模板或拼接特徵，而不是生成真正對應
該語意組合的結構。
換句話說：
模型一定可以生成影像
但生成影像不等於訓練資料分佈中存在對應的語意結構
你一直在討論的是梯度場是否存在，但我討論的是該梯度對應的統計結構是否在訓練資料
分佈中有支持。這是兩個不同層級的問題。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 19:54:01
→ : 我講的抽象不是 prompt 是形容詞，那我換個說法：「非常小眾的複雜瑟圖」你最好別和我說非常、小眾與複雜與瑟圖 AI 都認得，我不是那個意思
所以其實你就只是想說「從今天起這玩意兒就叫負空間了」這樣？沒想解決什麼問題，也沒想進行什麼正確性驗證，就只是出來介紹一個命題假設這樣？20F 03/01 19:52
所以其實你就只是想說「從今天起這玩意兒就叫負空間了」這樣？沒想解決什麼問題，也沒想進行什麼正確性驗證，就只是出來介紹一個命題假設這樣？20F 03/01 19:52
我提負空間當然有意義，但那是藝術理論方面的，不需要在這邊詳談
但我確定一件事，你把過擬合跟負空間混為一談
而且把優化解跟不在訓練集的負空間產出混為一談
這完全事二馬子事
→ : 你去把這寫成論文投稿到期刊上 讓這東西成為一個經過公開驗證的理論我就認同你 不然你這就只是個假說26F 03/01 19:57
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:00:45→ : 我其實整串質疑的都只有一件事，就是這個負空間真的能作為生成一些不相關的圖的原因嗎？這會不會單純就是特徵向量沒有分割完美的問題而已？28F 03/01 20:02
前面舉過例子了，不再贅述
ChatGPT 生成就很正常：
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
![[圖]](https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png)
直接描述了一群年輕人站在獨木舟上，低頭往雙腿間看，娜娜女鬼正在看他們的模樣
但midjourney生成結果的就是這樣
https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg
![[圖]](https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg)
https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg
![[圖]](https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg)
不管是6.1或7.0都一樣，沒有辦法正確的生成完整語意的圖形
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:04:31
→ : 我就不覺得你那個自我證明的負空間的假設是正確的好麼？我提到的內容是為了解釋我的立論的。31F 03/01 20:04
你的說法混淆幾件事
1.把過擬合跟負空間混為一談
2.把優化解跟不在訓練集的負空間產出混為一談
3.遞迴過程中梯度為零跟訓聯資料集機率對應為零是二回事
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:07:29
→ : 你一個負空間總該強連結到什麼實際的東西上吧？你不是來討論數學的嗎？倒不是說你不能用數學去證明什麼藝術命題啦，但當我們質疑前提的正確性的時候請好好面對理論好嗎？33F 03/01 20:07
前面都那麼清楚
遞迴過程中梯度為零跟訓聯資料集機率對應為零是二回事
聽不懂嗎?
然後過擬合和負空間的案例都給你了
然後你還硬要扯這是同一件事?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:10:33
→ : 不是，你沒證明啊，你只是說 chat gpt 能畫出來而已，這後面連結不到支持集，不然你就要解釋為什麼能連過去
除非你比較了 chat gpt 的訓練資料並證明裡面真的有這種東西37F 03/01 20:11
除非你比較了 chat gpt 的訓練資料並證明裡面真的有這種東西37F 03/01 20:11
前面已經解釋過了，CHATGPT有作CLIP優化，這裡不再贅述(代表這是可繪得出來的)
然後這是過擬合
https://i.meee.com.tw/fjNsS80.png
https://i.meee.com.tw/tSULfCk.png
這是負空間
https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg
https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg
不要在混為一談好嘛!
我從到尾說得都是訓練資料分佈裡 p(x|c)=0
不是你說的▽ log p(x | c)=0
不要在雞同鴨講了好嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:17:41
→ : 不然你就該走一些數學證明或是去說明這是真的，而不是某些可以 cherry pick 的例子
然後我就說過擬合是在解釋為什麼有副解的存在，與你有什麼關係，你只是舉了個與我的推理過程八竿子不相關的例子然後說我錯。你該不會覺得過擬合「這麼基礎的統計問題」在整個擴散理論中只能和你舉的例子有關吧？42F 03/01 20:13
然後我就說過擬合是在解釋為什麼有副解的存在，與你有什麼關係，你只是舉了個與我的推理過程八竿子不相關的例子然後說我錯。你該不會覺得過擬合「這麼基礎的統計問題」在整個擴散理論中只能和你舉的例子有關吧？42F 03/01 20:13
過擬合就跟負空間無關啊
而且訓練資料分佈裡 p(x|c)=0跟梯度▽ log p(x | c)=0是二回事
不要再跳針了好嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:20:01
→ : 你知道我為什麼質疑負空間嗎？因為我看不到你有詳細解釋邏輯是怎麼連過去的啊。你只舉了個對你有利的例子就想證明這件事正確，那與「我家門口的彩券行曾經開出八百塊過所以下次也會顯著的開八百給我」有什麼差別？49F 03/01 20:18
笑死!
我都已經說了是訓練資料分佈裡 p(x|c)=0
結果你回梯度▽ log p(x | c)=0是優化解
這算什麼質疑
這叫鬼打牆好嗎?
另外這也同時回應你過擬合不是負空間
因為他的p(x|c)不等於零
只是prompt被強吸引子帶走了
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:24:57
→ : 好吧我知道你在講啥了，你是說 p(x | c) 是零對嗎？但實務上真的是這樣嗎？你這只是說如果我沒有某個關鍵字那梯度就無從提起，但你其實是解 p(a 交集 b | c)54F 03/01 20:23
你現在才理解我說是A+B的空間對應機率為零
不是梯度為零?
代表你前面都在胡扯
→ : (′・ω・`)終於回歸經典惹58F 03/01 20:25
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:27:51→ : 你已知 有一個 p(a | c) 與另一個 p(b | c)，但你知道 p(a 交集 b | c)是多少嗎？你要怎麼證明這個值是零？因為沒訓練過？但在電子計算機學上你其實是沒有p(a 交集 b | c) 這東西的吧？你只有 a 與 b 的集合59F 03/01 20:27
你是不是腦袋壞了?
訓練集就沒有的東西還需要數學證明
直接調訓練集出來不就知道了?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:32:05
→ : 你要證明的就是如果任兩個 prompt 不存在任何交錯項樣本則彼此向量垂直63F 03/01 20:32
先生，樣本資料就沒有標註的東西還需要數學證明?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:33:51
→ : 所以我前面不是說了嗎？有些不知道在幹啥的關鍵字組合的瑟圖也被畫出來了。我覺得這件事沒那麼絕對的65F 03/01 20:33
就說你把不同概念混為一談聽不懂
我現在只談訓練集沒有標註的複合概念A+B
不要扯東扯西好嘛!
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:35:55
→ : 因為實質上你是在處理 ill matrix 當然要證明了67F 03/01 20:34
你這裡又把線性代數的 ill-conditioned matrix 和生成模型的分佈支持問題混在一起了
，這是不同層級的東西。
ill-conditioned matrix 是在線性系統求解時，輸入微小擾動會導致輸出巨大變化，這
是矩陣反演穩定性的問題。但擴散模型本質上不是在解一個固定矩陣方程，而是在近似一
個機率分佈的 score function，也就是整個函數空間上的梯度場。
我講的負空間問題，不是矩陣是否可逆或條件數是否良好，而是生成點是否落在訓練資料
分佈的支持集內。
即使在支持集之外，神經網路仍然會定義一個連續函數並提供梯度，因為這是函數逼近器
的基本性質。這叫函數延拓，不是 ill-conditioned matrix。
所以這裡不存在「矩陣無法求解」的問題，而是「收斂點是否對應訓練資料分佈中的統計
結構」的問題。
簡單講：
ill-conditioned matrix 是數值穩定性問題，
我講的是機率分佈支持問題，
這兩者不是同一件事。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:38:17
→ : 唉好吧，我發現你在跟我說的是完全同一件事情。只是我在說那各梯度場是怎麼延拓的。而你只不斷的在糾結樣本本身的集合論內容而並不是工程學上怎麼實現68F 03/01 20:40
不要在跳針了號好嘛!
我說的是訓練資料集不存在的東西，SD會怎麼算出來
不是你的演算過程錯誤
不要雞同鴨講了好嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:43:04
→ : 我在說的其實是你落實到矩陣後的 p(x | c)。而不是在說你前面樣本採集了什麼標籤填什麼的問題71F 03/01 20:43
不是同一件事，你又在偷換層級。
我問的是：訓練資料支持集之外，為什麼模型仍然能吐出看起來像「有意義」的影像？也
就是 SD 在資料沒有對應統計支持的區域，輸出到底是什麼機制造成的。
你一直把問題改寫成「梯度場怎麼延拓」「落實到矩陣後的 p(x|c) 長什麼樣」，但那已
經是你自己選的工程表述方式，跟我原本的命題不是一回事。
更直接講：你說的那個「矩陣後的 p(x|c)」根本不是資料分佈的 p(x|c)，而是模型參數
化後的近似函數值。神經網路在整個空間都會給出輸出，這是函數逼近器的特性，所以你
當然可以在支持集之外算出一個數值、算出一個梯度、算出一張圖。
但這不代表那個輸出在資料分佈意義下有對應的樣本或統計結構。
你把「模型函數能算出數值」偷換成「資料分佈存在那個條件的事件」，這就是我一直在
糾正的點。
所以請不要再把問題講成「我是在抱怨演算錯誤」。我不是說你算錯，我是在說：就算算
得出來，那也是函數延拓與模板拼接的產物，不等於訓練資料分佈裡存在對應的解。
照你這種說法，AI幻覺也不該存在了!
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:47:14
→ : 嗯，所以我叫你證明落實到實際矩陣後還能維持那個機率為零啊，還是你覺得你資料集長甚麼樣子訓練出來就會是什麼樣子？那我們幾年前跑一堆 reality image +extra leg + extra hand 跑辛酸的？73F 03/01 20:46
老天，你還在鬼打牆
我說的負空間就是以前人稱的AI幻覺
也就是AI自己算出來的結果不對應訓練集
聽不懂一直鬼打牆
照你這種說法，那AI幻覺也不該純在了?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:49:43
→ : 難道那就不是擴散模型了嗎？還是多餘手+兩手+真實人類+單女孩這幾個關鍵字會同時出現？
所以你看，你舉的錯誤例子與我相同啊，所以我們就是一個在講選圖相關一個在講訓練與實務不是？
你在說送進去前沒有的圖就是沒有，都是AI幻覺。我說送進去後沒有的圖有了，是怎麼會有的，為什麼機率不為零，為什麼能畫出看似合理的圖。
然後你不斷靠腰我沒有的圖為什麼會有，那當然會有差別囉，你在講的只限於我怎麼歸類圖片，與實作下去能不能成完全沒關係啊。77F 03/01 20:48
所以你看，你舉的錯誤例子與我相同啊，所以我們就是一個在講選圖相關一個在講訓練與實務不是？
你在說送進去前沒有的圖就是沒有，都是AI幻覺。我說送進去後沒有的圖有了，是怎麼會有的，為什麼機率不為零，為什麼能畫出看似合理的圖。
然後你不斷靠腰我沒有的圖為什麼會有，那當然會有差別囉，你在講的只限於我怎麼歸類圖片，與實作下去能不能成完全沒關係啊。77F 03/01 20:48
你又把「機率不是零」和「訓練資料裡存在對應樣本」混為一談。
擴散模型學的是一個連續的機率分佈近似，而不是離散樣本查表。
所以即使訓練資料裡沒有明確的複合概念 A+B，模型仍然可以在向量空間中找到一個機率
非零的位置，生成一張影像。
但關鍵是：
機率不是零
不等於
訓練資料裡存在對應的真實樣本結構
模型只是利用已學到的局部統計特徵去組合出一個近似解。
這就像訓練資料裡有：
人的手
人的身體
單人構圖
模型仍然可能生成：
三隻手的人
因為這些局部特徵在統計上存在，但「三隻手的人」這個完整概念並沒有對應的穩定訓練
樣本。
所以這正好說明我的重點：
模型可以生成
不代表訓練資料中存在該概念的支持結構
生成只是統計近似的結果，不是訓練資料存在性的證明。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:54:41
→ : 簡單來說啦，歸類時當然是機率為零的，但實務上做進去就不一定為零。所以我會覺得沒什麼屌用，他就是說支持集中會缺圖，AI自己會生出來然後未必內插外插的比較好，所以實際上解決了什麼問題嗎？抱歉我這個人比較工程師啊，最終不能落地的東西對我來說沒啥意義的。87F 03/01 20:57
SD產圖是差分出來的結果
但差分出來的東西不代表現實存在
聽不懂?一直鬼打牆?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 20:59:38
→ : 你的理論在實際世界的影響訓練成參數矩陣的瞬間就斷了，聽上去單純就是某種多愁善感，我只對怎麼經濟的補完這個缺口有興趣
我聽懂了，現在已經是你沒聽懂我聽懂了
總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只能透過插值的概念做出來」93F 03/01 20:59
我聽懂了，現在已經是你沒聽懂我聽懂了
總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只能透過插值的概念做出來」93F 03/01 20:59
所以這算是有共識了嗎?
至於經濟價值不用你擔心吧!那是藝術家的事情，不是工程師的事情
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:04:59
→ : 現在我只好奇為什麼不到二十字的觀念你能發那麼多篇的
更正三十字99F 03/01 21:06
更正三十字99F 03/01 21:06
因為理解背後的原理才能作藝術創作啊
像我現在就嘗試用負空間去模擬人類歷史文化的暗區
探索那些被壓抑的文化暴力如何在AIGC的結構下顯影出來
雖然訓練集沒有，但透過資料結構暗示這些圖像應該存在
只是被人類文化捨棄了
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:12:57
→ : 蛤？你到底怎麼推到這個結論的
我開始覺得和你討論負空間很……102F 03/01 21:15
我開始覺得和你討論負空間很……102F 03/01 21:15
請參閱羅蘭巴特的神話學修飾
背後的複雜得文化理論在此就不贅述了
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:18:53
→ : 你也不知道會在內插與過多參數產生的幻覺是啥，真生成了你也無法辨識是不是真的，你還不如去買樂透有那麼點建設性104F 03/01 21:19
再多講一點啦
不過我覺得這應該是對牛彈琴
你問為什麼不到二三十字的概念我能講那麼多篇，因為我不是在背定義，我是在拆它背後
的機制。定義只有一句，但要拿來做創作，你必須知道它什麼時候會發生、怎麼被觸發、
會長成什麼結構、能不能被控制，這些都不是一句話能交代的。
我講負空間，不是在說「模型畫不出來」或「算錯」，而是在做一個對我創作有用的區分
：模型是在訓練分佈內套用既有文化模板，還是在支持集之外做函數延拓和拼接。前者會
自動落入神話模板盆地，後者會出現不穩定、矛盾、被壓抑的結構殘片。這個差別對我來
說不是工程嘴炮，是創作方法論：我可以用 prompt 的語意矛盾、結構缺口、符碼衝突去
刻意把模型推到那個邊界，觀察它如何「補全」或「露餡」。
你說「訓練集沒有，怎麼會說應該存在」，我講的不是物理現實存在，而是文化結構上的
存在。很多東西不是沒有，只是被主流敘事排除、被語言系統壓抑、被表象修飾掉了，所
以在可見的資料分佈裡密度很低甚至近乎不可見。但它會以痕跡的方式殘留在模板、構圖
、情緒語法、權力敘事的組裝規則裡。生成模型最有趣的地方就是：它會把這些規則外插
成影像，讓「被修飾的東西」以錯位、拼接、怪異穩態的方式顯影。
這套想法並不是我硬凹，是文化符號學的基本命題：意義不是自然的，而是被選擇、被修
辭、被神話化後才看起來像自然。你要看我為什麼會推到這裡，就去看羅蘭巴特的神話學
，他講的就是文化如何把歷史暴力包裝成自然常識。我只是把這件事搬到 AIGC 的生成結
構上做實驗而已。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:21:50
→ : p大 到此為止吧 就像我上篇被他拉出來的推文說的 他相信這東西是他要的東西 所以他試圖證明這東西應該是這樣
後面這些東西已經是信仰和信念的問題了107F 03/01 21:25
後面這些東西已經是信仰和信念的問題了107F 03/01 21:25
→ : 你就是在假工程嘴砲，我講的是最基礎的數據回歸統計概念耶，那東西大學一年級的普物實驗都該學到了，真110F 03/01 21:28
普物實驗算什麼?我大一化學直接上量子理論呢?
真正的物理大師從來就不是只會數學推導
而是怎麼把數學理論轉換成具體的現象描述好嗎
→ : 的沒啥好拆解的，你堆砌了那麼多名詞，就只是為了說明它是分析後的插值而已，你好歹去證明個訊噪比呢都比你幻想拆解數據有意義的多。唉算啦你愛去玩去玩，浪費的時間又不是我的112F 03/01 21:28
廢話不多說，直接上作品
我就說對工程師談這個是對牛彈琴
https://youtu.be/Mzgc_lxUICU
https://youtu.be/GxJqz7MLCjk
https://youtu.be/33O7z6oTJGE
→ : (′・ω・`)這裡不是工程師的人可能比較少116F 03/01 21:34
這個討論已經有共識了，工程師也接受了負空間的存在
雖然他不一定認同這個稱呼
→ : 總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只能透過插值的概念做出來」117F 03/01 21:01
至於要怎麼創造價值，那是藝術家的事
背後牽扯到太多複雜的文化理論
工程師也未必愛聽
但本版名稱畢竟是AI_ART
也該有點正面回應ART這件事
總不能一天到晚只用AI來生色色圖，你說是吧
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 21:57:22
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/01/2026 22:01:11
→ : (′・ω・`)哞119F 03/01 22:19
推 : 我對於把 P 大拖下水這回事感到有點抱歉XD
要糊別人臉的時候就丟理論，談到判斷的時候就說我覺得。這真的已經不需要討論了。
先問，你一直強調你出的圖沒有在訓練資料中。一、你怎麼知道訓練資料沒有？
二、每一張AI 生成的圖畫都和訓練資料本來就會“不一樣“，所以才是生成。你硬要說也可以，那生成的一隻狗要到什麼地步才不算是一隻狗？我家姪子畫個圈圈都堅持那是狗了。
三、你怎麼判斷你出的圖和你的題詞關係性薄弱？
……我真是管不住自己的手，算了算了反正我也不期待回答。120F 03/01 23:52
要糊別人臉的時候就丟理論，談到判斷的時候就說我覺得。這真的已經不需要討論了。
先問，你一直強調你出的圖沒有在訓練資料中。一、你怎麼知道訓練資料沒有？
二、每一張AI 生成的圖畫都和訓練資料本來就會“不一樣“，所以才是生成。你硬要說也可以，那生成的一隻狗要到什麼地步才不算是一隻狗？我家姪子畫個圈圈都堅持那是狗了。
三、你怎麼判斷你出的圖和你的題詞關係性薄弱？
……我真是管不住自己的手，算了算了反正我也不期待回答。120F 03/01 23:52
P大都已經承認負空間的存在了(雖然他不認同這個名詞)，你還在嘴硬?
→ : 總歸一句就是「負空間就是指某個你沒提供的東西AI只能透過插值的概念做出來」130F 03/01 21:01
然後你講的東西前面都已經討論N遍了，不要再跳針了好嗎?
每次只丟下一句話就烙跑，後面的討論都不見蹤影
還有什麼資格說人啊
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:05:04
→ : 再說，我可沒有不相信負空間的存在，我只是不覺得你出的圖能夠展現負空間就是了132F 03/02 00:02
強辯是沒有用的
ChatGPT 生成的提示詞完全出來，不管它是怎麼做到的
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
MJ的提示完全沒有出來，而且跟原本的提示差異甚遠，顯然是硬湊的
https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg
https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:11:15
→ : 你丟了一堆圖出來，但從來沒有正面解釋為什麼這些圖對你來說「不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」。
是期待我們看了這些圖之後，就能發自內心的想說：『哇喔，這個畫面「不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」耶，怎麼做到的？』嗎？134F 03/02 00:09
是期待我們看了這些圖之後，就能發自內心的想說：『哇喔，這個畫面「不對應訓練資料分佈中的任何穩定結構」耶，怎麼做到的？』嗎？134F 03/02 00:09
還在跳針?CHATGP和MJ的對應圖形差距還不夠說明嗎?
ChatGPT 生成的提示詞完全出來，不管它是怎麼做到的
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
MJ的提示完全沒有出來，而且跟原本的提示差異甚遠，顯然是硬湊的
https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg
https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:14:18
推 : 到底哪裡差很遠了……
你沒發現回應的板友就是看不出來你說的差很遠在哪裡嗎？
你這樣說，還不如我玩文字RP的時候，LLM 突然發瘋吐出一長串無意義亂碼符號來的有解釋力呢139F 03/02 00:15
你沒發現回應的板友就是看不出來你說的差很遠在哪裡嗎？
你這樣說，還不如我玩文字RP的時候，LLM 突然發瘋吐出一長串無意義亂碼符號來的有解釋力呢139F 03/02 00:15
還在跳針鬼打牆?
前面的這篇你怎麼不敢正面回應?
一直只會轉移話題?
還在鬼打牆?前面不就舉過一個明顯的例子
Create an ultra-realistic image, Stills, film, Anachak Rattanakosin, Ancient
Ayutthaya, Chut Thai, Pee Mak, Nang Nak, beauty ghost wife, ghost, specter,
woman, tattoo, baby, Stilt house, husband, candle, monster, tear, Horrifying,
Embrace, joyful, myth, The Buddha, Monk,
A group of young people stood on the canoe, looking down between their legs,
where a beautiful female ghost was glaring fiercely at them.
--ar 2:1
這組提示詞的語言敘事其實很清楚：
一群年輕人站在船上、低頭往雙腿之間看；下方是一名兇狠凝視他們的女性鬼魂（Nang
Nak / Pee Mak 語境）。
ChatGPT 生成就很正常：
https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png
直接描述了一群年輕人站在獨木舟上，低頭往雙腿間看，娜娜女鬼正在看他們的模樣
但midjourney生成結果的就是這樣
https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg
https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg
不管是6.1或7.0都一樣，沒有辦法正確的生成完整語意的圖形
女鬼沒有出現，低頭往腿看沒有出現，獨木舟沒有出現
如果這不是負空間是什麼?
你可以解釋一下嗎?
還是你繼續硬ㄠ鬼魂?直接無視於ChatGPT與midjourney生成結果的明顯差異
然後繼續當鴕鳥，對已發生的事情視而不見
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:20:16
→ : 所以...你覺得負空間=沒有按照你的提詞生成嗎？
這種情況我在AI繪圖社群裡看過很多啊，他們都覺得AI沒有照他們的提詞生成。143F 03/02 00:36
這種情況我在AI繪圖社群裡看過很多啊，他們都覺得AI沒有照他們的提詞生成。143F 03/02 00:36
我只問一個最基本的問題就好：
「多人站在獨木舟上、低頭往腿間看、下方女鬼回瞪」
這三個條件，請逐條回答 MJ 圖裡是「有」還是「沒有」：
多人站在獨木舟上：有 / 沒有？
低頭往腿間看：有 / 沒有？
下方女鬼回瞪：有 / 沒有？
prompt 定義的是聯合條件
p(x∣A,B,C)
不是
p(x∣A)
只滿足其中一個條件，對應的是不同的條件機率分佈，本來就不是同一個事件。
如果 A、B、C 都沒有，那就代表生成結果沒有收斂到 prompt 定義的條件空間，而是落
在更寬鬆的分佈。
所以請不要用「有鬼就算符合」這種方式，把
p(x∣A,B,C)
降成
p(x∣A)
這在機率定義上本來就是不同問題。
CHATGPT的生圖已經完美示範什麼叫完整語意對應了
請不要在跳針鬼打牆好嘛!
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:48:11
![[圖]](https://i.meee.com.tw/nR4mZmO.png)
不要轉移話題
「如果我要求 AI 畫一個『正立方體的圓球』，AI 給我一個圓球或一個立方體。
依照你的邏輯，這叫『有照提詞生成，只是你覺得不像』？
還是這叫『模型在數學上找不到兩者的交集（負空間），所以崩潰到鄰近的穩定狀態』？
『有沒有滿足條件』是 0 與 1 的邏輯問題，不是『我覺得有像』的感性問題。」
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 00:58:00
![[圖]](https://i.meee.com.tw/sZJ93gp.png)
![[圖]](https://i.meee.com.tw/00v3IAa.jpg)
→ : 提詞超簡單，就只是一片空白。結果 Grok 給我自作主張填了超多東西進去，Gemini那張也不是純白，GPT那張進修圖軟體看也還是有亮度差異。
我不知道阿，我現在想要知道的是你的邏輯
如果我說你生的圖有多人、有站、有木，瞇起眼睛看有像是往兩腿中間看過去的構圖，有女、有鬼，你能接受嗎？我猜不行再一個，這個主題更簡單，就是空無。150F 03/02 00:58
我不知道阿，我現在想要知道的是你的邏輯
如果我說你生的圖有多人、有站、有木，瞇起眼睛看有像是往兩腿中間看過去的構圖，有女、有鬼，你能接受嗎？我猜不行再一個，這個主題更簡單，就是空無。150F 03/02 00:58
直接正面回答問題好嗎?不要轉移焦點可以嗎?
如果我要求 AI 畫一個「正立方體的圓球」，結果 AI 給我一個圓球，或一個立方體。
請問這叫：
1「有照 prompt 生成，只是我覺得不像」？
還是：
2「因為條件 AΛB 在幾何上沒有交集，模型無法收斂到 p(x∣A,B)，所以退化到鄰
近的穩定解 p(x∣A) 或 p(x∣B)」？
這其實是最基本的條件機率問題。
prompt 定義的是聯合條件：
p(x∣A,B,C)
不是：
p(x∣A)
只滿足 A，不等於滿足 AΛBΛC。
集合關係很清楚：
ΩBC⊂ Ω
如果生成結果只屬於 ΩA但不屬於 ΩBCA
那就是沒有滿足 prompt 定義的條件空間。
這是集合與條件機率的基本定義，不是「像不像」的感性問題。
所以請直接逐條回答條件是否成立，而不是把聯合條件 AΛBΛC，降階成只要 A 成立就
算符合。
否則那討論的就不是同一個條件分佈了。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:03:30
![[圖]](https://i.meee.com.tw/w8JSkem.png)
![[圖]](https://i.meee.com.tw/wbi6GfU.png)
→ : Grok https://meee.com.tw/lyNOsX3.jpg
如果你覺得我生的圖叫做沒有滿足條件，那我大概也能同意你生的圖沒有滿足條件。
所以你覺得我生的圖條件有成立嗎？159F 03/02 01:02
如果你覺得我生的圖叫做沒有滿足條件，那我大概也能同意你生的圖沒有滿足條件。
所以你覺得我生的圖條件有成立嗎？159F 03/02 01:02
![[圖]](https://i.meee.com.tw/lyNOsX3.jpg)
還在跳針?直接回答條件機率是否成立很難嗎?一直要轉移話題迴避問題?
如果我要求 AI 畫一個「正立方體的圓球」，結果 AI 給我一個圓球，或一個立方體。
請問這叫：
1「有照 prompt 生成，只是我覺得不像」？
還是：
2「因為條件 AΛB 在幾何上沒有交集，模型無法收斂到 p(x∣A,B)，所以退化到鄰
近的穩定解 p(x∣A) 或 p(x∣B)」？
這其實是最基本的條件機率問題。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:10:49
→ : 我照你說的，去聲成了正立方體的圓球
Gemini https://meee.com.tw/VGA3F2Z.jpg
GPT https://meee.com.tw/FifaKDU.jpg163F 03/02 01:15
Gemini https://meee.com.tw/VGA3F2Z.jpg
GPT https://meee.com.tw/FifaKDU.jpg163F 03/02 01:15
![[圖]](https://i.meee.com.tw/VGA3F2Z.png)
![[圖]](https://i.meee.com.tw/FifaKDU.png)
![[圖]](https://i.meee.com.tw/fKWCQw6.jpg)
所以你要說正立方的圓球現實中存在?
不是AI自己差分出來的圖?以滿足這個條件?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:18:46
→ : 我覺得挺美麗的，負空間。169F 03/02 01:17
對啊，正立方體的圓球本來就不存在，所以 AI 給的都是妥協品，不是真的同時滿足。
這就是負空間：prompt 的聯合條件空間是空的或近空的，生成結果落在外面。原
prompt 三條件聯合也是近空的，所以 MJ 常只剩鬼瞪眼，其他丟了。邏輯一致。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:21:40
推 : 我不是說我同意了嗎？所以？這就是負空間嗎？
啊哈哈，既然這樣，從來沒有人看過宙斯，所以宙斯的雕像和繪畫就是妥妥的人類腦袋中的負空間啦，你們都不明白啊哈哈170F 03/02 01:21
啊哈哈，既然這樣，從來沒有人看過宙斯，所以宙斯的雕像和繪畫就是妥妥的人類腦袋中的負空間啦，你們都不明白啊哈哈170F 03/02 01:21
不要偷換命題喔!
正方形的圓球在邏輯上不存在(至少以我們的維度來看，高維空間可能存在)
但沒人看過宙斯不代表訓練集沒有宙斯的圖
人類歷史多的是宙斯的圖象
更別提電影了，所以他並非不存在
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:33:14
→ : 我說的是人類，不是AI。你說說看第一個談論宙斯的人是誰告訴他宙斯的模樣的，他真的看過宙斯？173F 03/02 01:38
還是偷換命題
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:40:42
→ : 你都說沒人看過宙斯了，那訓練集裡面的宙斯是誰畫得？當然是沒看過宙斯的人類啊175F 03/02 01:39
想像神話和邏輯上根本不可能存在你分不清嗎?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:42:19
→ : 既然你說正方體球體是邏輯上這個次元不存在的，那宙斯邏輯上該長什麼模樣啊？177F 03/02 01:42
你還是在混淆兩種完全不同的東西：
第一種是「邏輯上自相矛盾的條件」
例如「正立方體的圓球」。
立方體和球的完整幾何定義互相排斥，這在同一維度的幾何空間裡沒有任何解，對應的是
空集合或近空集合。
第二種是「沒有實體但語意一致的文化構造」
例如宙斯。
沒人親眼看過宙斯，不代表宙斯沒有穩定語意定義。相反地，人類文化對宙斯的描述高度
一致：
雷電、權杖、鬍鬚、男性神祇形象、古希臘風格。
這些共同特徵構成穩定語意分佈。
換句話說：
宙斯屬於
p(x│宙斯語意)
這個分佈是穩定存在的。
而「正立方體的圓球」對應的是
p(x│立方體 ∩ 球完整幾何定義)
這個條件本身互相衝突。
一個是語意構造（有穩定分佈），
一個是邏輯矛盾（沒有可行解）。
這是兩種完全不同性質的條件空間。
不要把「文化想像」和「邏輯矛盾」混為一談。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 01:44:19
推 : 好吧，如果討論人腦中的概念算是偷換概念好了。那換個方法，今天廣邀板友來生圖附上提詞，你能夠替大家判讀那些圖有負空間那些沒有嗎？
對宙斯的描述高度一致？說得也是也是，我知道的亞瑟王都是女人呢。
別說宙斯，光是粽子就沒有統一定義了哈哈哈哈哈179F 03/02 01:56
對宙斯的描述高度一致？說得也是也是，我知道的亞瑟王都是女人呢。
別說宙斯，光是粽子就沒有統一定義了哈哈哈哈哈179F 03/02 01:56
→ : 想不到睡醒看還能吵這麼長 跟信仰堅定的人講再多也沒用吧185F 03/02 08:38
笑死，信仰堅定的人是你吧!
我已經完美證明AI 可以生成「訓練集中不存在、現實中也不存在」的形態。你還在硬ㄠ
不肯承認現實
→ : 我照你說的，去聲成了正立方體的圓球
Gemini https://meee.com.tw/VGA3F2Z.jpg
GPT https://meee.com.tw/FifaKDU.jpg
Grok https://meee.com.tw/fKWCQw6.jpg
嗯...好，看來我只能同意這是無法收斂的結果了。所以，這些就是你說的負空間了嗎？186F 03/02 01:15
Gemini https://meee.com.tw/VGA3F2Z.jpg
GPT https://meee.com.tw/FifaKDU.jpg
Grok https://meee.com.tw/fKWCQw6.jpg
嗯...好，看來我只能同意這是無法收斂的結果了。所以，這些就是你說的負空間了嗎？186F 03/02 01:15
所以你要說正立方的圓球現實中存在?
不是AI自己差分出來的圖?以滿足這個條件?
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 08:55:19
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 09:03:09
→ : 我本來就認同AI產圖會盡量滿足關鍵詞阿 不管最終結果是融合或是分體 AI就是會想辦法盡可能達成 我說的信仰是
拿負空間來解釋那些形而上的事192F 03/02 09:01
拿負空間來解釋那些形而上的事192F 03/02 09:01
我真的笑死。
我從頭到尾只講一件事：
AI 可以生成「訓練集中不存在、現實中也不存在」的具體形態。
這是生成模型的基本能力，
學的是分布不是背資料庫，
會做高維插值跟組合重構。
結果你在那邊扯什麼形而上、信仰、負空間？
那是藝術詮釋層，
我現在講的是工程層。
工程問題講工程邏輯，
不要自己腦補哲學再來打稻草人。
模型能不能生成新組合？
可以。
能不能長得跟訓練圖一模一樣？
通常不會。
這叫 generative model，不叫 copy machine。
你如果要討論哲學，我也可以奉陪。
但不要拿哲學去否定技術命題。
命題被偷換，
這才叫標準詭辯。
※ 編輯: treasurehill (118.233.2.206 臺灣), 03/02/2026 09:13:46
→ : 我可沒否定後來p大整理出的那個插值概念 不用把我沒說的195F 03/02 09:19
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