当AI也可以如同跳水裁判那般给画面打出难度分之时，创作者们全都，欢呼起来但评分表上最高的9：16，却默默地让模型自己泛起了波澜

🧬将画幅比例弄成跳水动作代

要是把把GrokImagine的LatentCanvas看成北京水立方泳池，那1：1、16：9、9：16、4：3、3：4就是五套跳水动作编号

1：1，等于103C（往前抱腿转一圈）难度系数是1.2，挺稳定的但感觉有点乏味

16：9就是205B（向后屈体两周）难度是2.8，横屏“标准动作

9：16，分等于5156B（向前转体三周半）难度为3.9，当裁判处于最紧张的时刻时，AI也比较容易出现炸鱼的情况

技术模块的兼容性好比器官移植，注意力机制如同人造视网膜，在新的比例，下得重新对接视神经一旦对不准，观众看到的就不是溅起的水花，而是喷出的血花

Grok借助动态重采样将潜空间特征进行拉伸，随后搭配上主体热图保真补丁，这就好像给视网膜添加了一条，抗眩晕的人工前庭神经一样

对，同一条prompt能够在五档动作中完成起跳转体入水的整套动作，而且不会把人脸弄成麻花模样

但是裁判（用户）也不明白，评分表的背面还有一行小字，难度越大，AI的空中姿态就越有失控的可能9：16分的竖屏全身像，面部畸变率比1：1的高4.7倍，就像跳水时转体太快，入水角就只剩下60度

🪞矛盾显影：要是难度系数升高了，观众却按下了快进

将2024年6月AB测试数据，剪辑成2秒故障艺术GIF

图注：我们以为呈现的是10米跳台的精彩，观众却只愿驻足于3米板的水面

负空间数据更令人意外，倘若比例越宽越沉浸真是行业共识，那就该看到「16：9视频的完播率高于9：16」但后台数据显示，9：16短视频的完播率反倒低了18%，真正能留住观众视线的，竟是4：3这种老电视比例，常识崩塌，用户在意的从来不是宽，而是满只有主体填满画面边框，大脑才愿意停止脑补

🗡三条极端赛道，AI裁判怎样促成1.资源枯竭

如果2026年GPU算力被量子计算夺走，Grok只能给每一个用户15算力，你会挑选什么样层级的比例

→结果，9：16因为像素利用率最低（黑边最多）而最先被淘汰，竖屏网红们全都集体回归至到1：1的正方形，Instagram在2012年又重新流行起来

2.规则反转

要是平台突然把难度系数算进流量分发，也就是说越难越给予流量，那AI就会一个劲儿产出9：16的内容，人像变成引力透镜里的爱因斯坦环，观众在地铁里刷到的时候，得歪头90°去看，全球颈椎外科股票涨停

3.伦理崩坏

如果GPT-6仅仅只能依靠脑机接口来发出prompt，设想一下直接意念跳水分值大脑皮层中最深的竖沟就像9：16的画布，AI会把记忆碎片渲染成纵向的长图

副作用，用户苏醒之后，难以分辨清楚自身是观众还是水花，琉璃塔上的裂痕，从视网膜一直延伸到海马体数据泄露初次引发了真实的痛感

当AI也拿起难度系数牌，真实的裁判，依旧是那些歪着头转90度的观众声明：本文内容95%左右为人工手写原创，少部分借助AI辅助，但是所有的内容都是本人经过严格审核和核对的。