黄细里 行业研究 行业深度 AI系列深度18期：生成智能如何引入

摘要

报告复盘了 2013 年以来生成式视觉的发展，将其分为五个阶段：VAE 与 GAN 奠基（2013—2015 年）、GAN 主导高真实感生成（2016—2019 年）、扩散复兴与理论统一（2020—2021 年）、文生图爆发（2022 年）以及 DiT 与视频/多模态扩展（2023 年至今）。 报告指出，本轮生成式视觉的核心范式迁移发生在 GAN 与 Diffusion 之间，即从对抗生成转向去噪生成。 Transformer 在生成式视觉中并非一次性替换某个组件，而是沿序列生成、条件编码、骨干替换与多模态扩展四个环节渐进渗透，主要起到工程化骨干升级与语言可控接口的作用，而非生成范式本身的更替者。 报告认为，数字 AI 底座模型发展路径已逐渐清晰，但难以实现物理世界的建模闭环；物理 AI 将成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景应重点关注。 汽车行业评级维持“增持”。

主要观点

• 生成式视觉发展可划分为五个阶段：2013—2015 年的奠基期、2016—2019 年的 GAN 主导高真实感生成期、2020—2021 年的 Diffusion 复兴与理论统一期、2022 年文生图爆发期以及 2023 年至今的 DiT 与视频/多模态扩展期。

• 本轮生成式视觉真正的范式更替是 GAN 到 Diffusion，即从对抗生成转向去噪生成。Transformer 的作用是工程化骨干升级与语言可控接口，而非生成范式本身的更替者。

• Diffusion 模型取代 GAN 成为主线，主要在于其有效解决了 GAN 的训练不稳定、模式崩溃、缺乏显式似然以及语义与文本条件控制较弱等核心局限。

• Transformer 进入生成式视觉领域并非一蹴而就，而是经历了由局部模块引入到核心架构替换的渐进式演进，沿序列生成、条件编码、骨干替换与多模态扩展四个环节先后介入。

• 在环节一，Transformer 作为自回归序列生成器（如 2021 年 DALL·E1 和 VQGAN），证明了图像可以被 token 化，并像语言一样被序列建模。

• 在环节二，Transformer 作为文本条件的编码器与注入机制（如 CLIP、Stable Diffusion），替代了 GAN 时代较薄弱的类别标签条件，使自然语言成为图像生成的主要控制接口。

• 在环节三，Transformer 替换扩散模型的骨干网络（如 2023 年 DiT 替代 U-Net），在潜空间图像 patch 上建模，将视觉生成接入大语言模型时代的规模化路线。

• 在环节四，Transformer 作为统一多模态表示与时空建模骨干（如 Sora、Veo、GPT-4o），推动生成对象从静态图像扩展到视频与多模态系统。

• 报告认为，数字 AI 难以实现物理世界的建模闭环，物理 AI 将成为增量更大的方向。智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，值得重点关注。

论述逻辑

• 复盘 2013 年以来生成式视觉的技术路线演进，对比 GAN 路线（对抗生成）与 Diffusion 路线（去噪生成）的优劣。

• 得出本轮真正的范式更替为 GAN 向 Diffusion 的替代，进而拆解 Transformer 在视觉生成中沿序列生成、条件编码、骨干替换、多模态扩展四个环节的渐进渗透路径。

• 结合数字 AI 难以实现物理世界闭环建模的局限性，推导出物理 AI 将成为增量更大的方向，并最终落脚于最先跑通闭环的智能驾驶场景。

关键展望

• 预期未来 6 个月内，汽车行业指数相对强于基准 5% 以上，维持行业“增持”评级。

• 未来需关注视频与多模态生成的时间一致性与可控性进展，以及智能驾驶及机器人等物理 AI 的商业化落地情况。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的。