为什么不能理解为「宾语+宾补」？‌

‌错误句子‌：
New Delhi accuses Islamabad backing terrorism in Kashmir.

如果试图将其理解为「宾语（Islamabad）+ 宾补（backing terrorism）」，需要满足以下条件：

• ‌语法规则‌：动词本身允许直接接「宾语+宾补」结构（如使役动词、感官动词等）。
• ‌语义逻辑‌：宾补需直接描述宾语的状态或动作。

但 ‌"accuse"‌ 不符合这两个条件：

① ‌动词搭配限制‌

• ‌"Accuse" 的固定结构是：‌
  ‌accuse + 人/实体 + of + 动作/罪行‌
  例如：
  She accused him ‌of lying‌.
  They accused the company ‌of fraud‌.

• ‌"Accuse" 不允许省略 "of"‌，直接接「宾语+宾补」。如果强行去掉 "of"，句子会因结构缺失而产生歧义或语法错误。

② ‌语义逻辑矛盾‌

如果强行将 "Islamabad backing terrorism" 理解为「宾补」，相当于说：
New Delhi 指控「支持恐怖主义的伊斯兰堡」这一对象。
但 "accuse" 的核心语义是「指控某实体『实施了』某个行为」，而非「指控某个对象」。因此，必须通过 "of" 明确行为与指控对象的关联。

各位看官，请听我道来这最近风靡一时的AI绘图模型——扩散模型（Diffusion Model）的故事。咱们就分几个章节，慢慢道来。

缘起

话说那一年，天下大治，科技昌明。有一群年轻的学者，他们日以继夜地钻研着如何让机器学会画画。经过无数次尝试与失败，终于有一天，灵感乍现，发明了一种全新的方法——扩散模型。这种方法就像是在一幅画中逐渐加入雪花般的噪点，直到画面完全模糊，然后又神奇地将这些噪点一点点去除，最终还原出一张美丽的图画。

正向过程之“加噪”

话说这加噪，可不是随随便便加的。就像一位老中医开药方，每一味药都有它的道理。我们的模型也是这样，它按照一定的规律，小心翼翼地往原始图像里添加高斯噪声，一点一点，直至原图特征消失不见，变成一片混沌。这个过程被称为“前向扩散”，就好似一场精心策划的艺术破坏活动。

反向过程之“去噪”

然而，故事并没有结束。当图像变得如同电视没信号时的画面一样，真正的魔法开始了。通过学习之前加噪的过程，模型学会了如何去掉那些不和谐的因素，一步一步地恢复原本的模样。这就叫做“反向扩散”。想象一下，就像是把时间倒流，从一团混乱中重新找回了最初的美。

训练中的秘密武器

要想让机器掌握这一套复杂的技巧，自然离不开大量的练习。于是乎，研究人员们开始收集海量的真实图片，并对它们进行一系列的加噪处理。每一次加噪，都记录下变化的数据；而之后的去噪，则是对这些数据的学习与模仿。如此反复，模型渐渐掌握了其中的奥秘。

采样器登场

到了这里，主角之一——采样器闪亮登场。它负责根据学到的知识，在潜空间（latent space）里创造出新的图像。所谓潜空间，就是将普通图像压缩到极小尺寸的地方，这里存储着无数可能的世界。采样器就像是一位魔法师，在这片神秘之地挥动魔杖，创造出令人惊叹的作品。

CLIP编码与提示词的力量

但是，仅仅有魔法还不够，还需要有人类的语言作为指引。这时，CLIP编码器出现了，它能够理解我们所说的每一句话，并将其转化为机器能懂的信息。无论是描述一个充满诗意的风景，还是勾勒出心中理想的肖像，只需简单几句提示词，就能指挥模型完成任务。

结语

就这样，经过无数个日夜的努力，扩散模型成为了当今最炙手可热的技术之一。它不仅改变了艺术创作的方式，也为我们打开了通向无限可能性的大门。未来会怎样？谁也无法预料。但可以肯定的是，这场由科技带来的变革，才刚刚开始……

在城市的心脏，或乡村的怀抱，
有一座老房子，静静伫立着。
它的砖石斑驳，似岁月留下的吻痕；
它的屋檐低垂，仿佛承载了太多的故事。

阳光轻抚过那扇不再光滑的木门，
回忆如尘埃，在光束中翩翩起舞。
每一道裂缝都是历史的注脚，
每一处角落都藏着往昔的低语。

它见过春日花开，也听过冬夜风吟，
见证了无数生命的来来往往。
在这钢筋水泥的世界里，
它是最后的温柔，是记忆的避风港。

当夜幕降临，星辰点缀着天空，
老房子也在沉睡，梦回往昔时光。
它不言语，却用沉默诉说着变迁，
用存在证明时间并非无情的河流。

我们匆匆走过，或许未曾驻足，
但总有一天，会怀念这份宁静与安详。
因为在这喧嚣的时代背后，
老房子是我们心灵深处不变的乡愁。