Midjourney背後的AI技術核心是擴散模型（Diffusion Model）和深度學習（Deep Learning），特別是利用神經網絡來實現從文字提示到圖像生成的過程。
具體來說，擴散模型的原理是先將真實圖像逐步加入隨機噪聲，使圖像逐漸變成純噪聲（正向擴散過程），然後再從噪聲中逐步去除噪聲，恢復出清晰圖像（反向去噪過程）。這個過程是漸進式的，模型學會如何從噪聲中重建圖像細節，從而生成高質量的圖像。
Midjourney的架構包括：
- 輸入層：用戶輸入文字提示（Prompt），描述想要生成的圖像內容、風格等。
- 模型層：將文字提示轉換為向量，與隨機噪聲一起輸入擴散模型，通過反向去噪逐步生成圖像。這裡使用了深度學習中的神經網絡，通常包含Transformer架構和自編碼器等技術。
- 輸出層：生成的圖像呈現給用戶，並可進行後續調整（如放大、裁剪等）。
深度學習使模型能從大量數據中學習圖像的結構和風格，擴散模型則提供了一種穩定且細緻的生成方式，兩者結合使Midjourney能根據文字描述創造出高質量且具有美感的圖像。
總結：
| 技術 | 功能與作用 |
|---|---|
| 擴散模型 | 透過正向加噪和反向去噪，逐步生成高質量圖像 |
| 深度學習（神經網絡） | 理解文字提示並學習圖像特徵，支持生成過程 |
| Transformer架構、自編碼器 | 用於文本理解和圖像編碼解碼，提升生成效果 |
這些技術共同構成Midjourney強大的文本到圖像生成能力，並使其在AI繪圖領域具有領先地位。
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