摘要：你有没有过这种“电量焦虑”？用手机AI画张插画，后台一跑电掉得比刷视频还快，戴AR眼镜看会儿虚拟场景，没半小时就得找充电宝。

文|泡芙

编辑|江娱迟

本文内容均是根据权威资料，结合个人观点撰写的原创内容，文中标注文献来源及截图，请知悉。

你有没有过这种“电量焦虑”？用手机AI画张插画，后台一跑电掉得比刷视频还快，戴AR眼镜看会儿虚拟场景，没半小时就得找充电宝。

但最近浙大校友团队的研究，直接给“AI图像耗电”来了个大颠覆，他们靠激光和液晶屏幕搞出的光学生成模型，几乎不费电就能生成高清图，还把成果发上了Nature！

那么，这“靠光画图”的操作到底咋实现？为啥能做到“省电王者”？

“0耗电”很惊艳，但这些疑问咱们得聊透，浙大校友团队把光学生成图像研究发上Nature，说这技术几乎不耗电还能出高清图，听着特别颠覆。

但咱们别光看热闹，不少人心里可能藏着疑问，咱们把这些疑问掰扯清楚，反而能更懂这技术的真价值。

或许有人会挠挠头，几乎0耗电是不是有点夸张？毕竟数字编码器、空间光调制器这些设备，电子玩意儿哪有不耗电的？

难道为了上顶级期刊故意“缩水”能耗？其实不是这么回事。

咱们得先搞明白“电都耗在哪儿”，传统AI生成图像，靠的是计算机几百万次运算，就像让几百个计算器从早算到晚，电全砸在“算”上。

但这个光学模型，核心的“加工步骤”是让光来干的，激光穿过SLM，把噪声变成图像，光自己传播根本不费电。

至于数字编码器，也就负责生成个“初始噪声”，并且仅需消耗极少能量，这就像按一下计算器开机键的耗电，跟传统模型的“连轴转”比，确实能算“几乎0耗电”。

它不是绝对不耗电，而是把能耗从“最费电的核心计算”转移到了“微耗电的光学操作”，这个对比才是关键。

有人可能会追问：“离实用还有距离”这话也太模糊了，到底卡在哪了？是技术原理有漏洞，还是造不出小尺寸的设备？

在生成彩色梵高画作时，“观察到轻微的色差”，咱们用手机拍照都怕偏色，更别说VR/AR、可穿戴设备了，色彩不准肯定是个大问题。

还有硬件本身，SLM是液晶屏幕，现在实验用的估计是实验室里的大尺寸设备，要装到手机、AI眼镜里，得把SLM做小、做便宜，还得保证激光和SLM配合稳定，这不是“能不能成”的问题，是“怎么做得更精细”的工程活。

并且“光学种子是预先计算好的”，要是想实时改图像风格，是不是得重新算种子？

还有人可能会拿它跟传统AI比，传统模型能实时改风格、加细节，这个光学模型能做到吗？

比如现在用AI画图，想把“梵高风”改成“莫奈风”，点一下就调了，这光学模型难道要拆了重装？

其实两者的“擅长领域”不一样，传统AI灵活是灵活，但在手机、AR眼镜这些小设备上，一来耗电快，二来容易卡，你总不能戴个AI眼镜，半小时就没电了吧？

而光学模型的优势刚好是“快+省”，光的传播速度比电子运算快，生成图像几乎不费电，这正好补上了移动设备的短板。

至于灵活调整，现在是“预先算种子”，未来要是把SLM改成能实时改相位的，说不定也能快速调风格。

它不是要替代传统AI，而是在“低耗、高速”的场景里补位，比如VR眼镜要持续生成画面，用它就比传统模型撑得久。

很多人都觉得不靠谱，文章中并没说比传统模型高还是低，是不是故意藏了数据？其实不用太担心，Nature的审稿有多严大家都知道，实验数据得反复验证、同行审核才能过。

而且文中不光测了简单的手写数字，还测了高分辨率梵高画作，连单色、彩色都试了，实验设计挺全面的。

至于评分，不同数据集的“合格线”不一样，MNIST是简单的手写数字，传统模型分数也不会太低，就拿他们说的效果与传统图像生成器相当，意思是质量没掉队，但能耗降下来了，这才是重点。

它不是要在质量上碾压传统AI，而是在质量不丢的前提下，解决了“耗电”这个大难题。

这个技术的价值不在于“完美”，而在于“破局”，之前大家都在想怎么让电子AI更省电，而这个团队换了个思路，让“光”来做核心计算。

当然，它现在还有色差、小型化这些小问题，但就像最早的手机又大又重，没人想到后来能揣兜里，只要方向对，慢慢优化，说不定以后咱们的手机、AR眼镜，真能靠“光”生成图像，用一天都不用充电。

这大概就是科研的魅力，先有个“几乎0耗电”的惊喜，再跟着疑问一点点完善，最后变成能改变生活的东西。

来源：江语迟