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幾乎零耗能！UCLA團隊開發光學生成AI，媲美傳統擴散模型
美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）團隊近日在《Nature》發表突破性研究，成功開發出一種幾乎零耗能的生成式人工智慧（AI）影像系統，有望大幅降低當前生成式 AI 對能源與運算資源的龐大需求。隨著生成式 AI 廣泛應用於藝術創作、程式設計、藥物研發乃至日常溝通，能耗問題日益凸顯，這項新技術提供了一條全新的節能道路。
傳統的 AI 影像生成器仰賴「擴散模型」運作：演算法先將訓練影像逐步加入雜訊，直到畫面完全消失；生成時再從「隨機雜訊」逐步去除干擾，最終還原成所需的影像。雖然效果卓越，但每一次生成都需要龐大的運算資源，若要製作數億張影像，能耗與時間成本極高。
以「光學」取代「數位運算」 省掉數百萬次運算
(a) 示意圖顯示了光學生成模型的工作流程：經過數位編碼器處理的相位圖樣由空間光調制器（SLM）寫入雷射光，光束經過分光鏡與解碼層轉換，最後由感測器捕捉生成影像。
(b) 為實際實驗裝置照片，包含雷射、準直器、偏振片、分光鏡、SLM 與感測器，體現系統的緊湊與可行性。
(c) 為AI生成影像成果，展示了MNIST手寫數字與Fashion-MNIST（衣物、鞋子等）圖像的快照生成，顯示光學方法能成功合成清晰影像。圖／《Nature》
UCLA 團隊提出的創新之處在於以「光學」取代「數位運算」。研究人員先透過數位編碼器產生初始雜訊，再利用液晶空間光調制器（SLM）將雜訊圖案刻印到雷射光束上，最後通過第二個解碼 SLM 將其直接轉換為完整影像。換言之，原本需要數百萬次數值運算的過程，如今可由光的傳輸與調制即時完成，能耗幾乎可以忽略不計。
研究團隊測試了多種題材，包括名人照片、蝴蝶圖像以及梵谷風格的彩色畫作，結果顯示成品效果與傳統數位生成器相當，但所需能量遠遠更低。第一作者陳世琦指出：「我們的光學生成模型能以極低能耗合成無數影像，為數位 AI 提供一種可擴展、環保的替代方案。」
這項技術的潛在應用十分廣泛，不僅能降低 AI 內容創作的碳足跡，還可能被應用於虛擬實境與擴增實境裝置，即時生成影像與影片，甚至整合進智慧型手機或穿戴式電子產品，如 AI 眼鏡。由於速度快且耗能低，它為生成式 AI 的普及帶來嶄新契機。
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首圖來源：NatureBY 4.0)
圖片來源：Nature(CC BY 4.0)
參考論文：
1、Optical generative modelsNature
延伸閱讀：
1、日本研究團隊研發新技術，高效將二氧化碳轉化為燃料
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