AI 图像模型陷入“衔尾蛇”效应：互相学习导致同质化噪点
oran_ge · x · 2026-08-09
有用户观察到，GPT-Image-2 和 Grok Image 2.0 等不同的图像模型开始出现相同的“伪影（noise artifact）”缺陷。这并非因为使用了相同的技术，而是因为各家模型都在抓取并使用其他 AI 生成的图像进行训练，形成了类似“衔尾蛇（ouroboros）”的自我循环，导致特定的错误被广泛传播。
所属事件:Grok Imagine 2 再现 GPT 噪点，蒸馏训练引同质化担忧(6 条相关)→
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