用户观察到 GPT 的图像生成器在各种提示下频繁生成外观相似的图像，这并非由故障引起，而是归因于模型的训练数据。这种倾向可以用学习分布中的“引力井”概念来解释，模型会被训练语料库中最具代表性的视觉风格所吸引，而这些风格通常被图库照片和早期生成输出所主导。输出的收敛是诊断工具，揭示了训练数据的统计特征，这极大地影响了生成图像的默认美学。 AI
影响 解释了用户在使用生成式 AI 图像工具时常见的挫败感，强调了训练数据对输出多样性的影响。
排序理由 对生成式 AI 产品常见用户体验的分析，基于底层技术原理解释其行为。
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