视觉AI生成范式跃迁：从像素空间采样转向代码空间调试

视觉AI领域正经历从像素原生生成到代码原生生成的根本性转变。传统扩散模型直接生成最终图像或视频，而新一代工具生成的是可执行、可迭代的源代码或结构化表示（如SVG、HTML/CSS、React组件、Lottie JSON、Blender脚本、USD场景图、着色器或游戏引擎场景）。这种转变的核心价值在于：生成的视觉工件成为可编辑、可复用、可版本化、可验证的源代码，而非一次性像素输出。通过「代码→渲染→检查→修订」的闭环反馈机制，模型能够在测试时计算中持续改进底层工件结构，而非仅采样更多图像。技术栈包含编码模型、符号化表示层和渲染引擎三部分。OmniLottie通过将Lottie JSON转换为模型友好的命令序列实现动画生成与编辑；VIGA和Articraft3D等项目展示了3D资产生成的程序化方法，强调几何一致性、部件语义和功能约束。