Извините но отвечу сухим инженерным языком программиста. В изложении смешаны несколько разных архитектурных уровней: маршрутизация задачи, токенизация, текстовое кодирование, механизм внимания, латентное представление и итеративный генеративный процесс. Слово «нарисуй» само по себе не переключает универсальный алгоритм в режим формирования пикселей. Тип выходных данных определяется вызываемым пайплайном, архитектурой модели и подключённым декодером. В text-to-image-системе модальность результата задана до обработки пользовательского текста. Та же строка, переданная языковой модели без графического инструмента, не создаст растровое изображение. Промт также не разбирается системой на человеческие смысловые инструкции вида: «нарисуй» — тип задачи; «кот» — форма ушей и текстура шерсти; «мне» — персональный дружелюбный стиль. Сначала строка проходит нормализацию и токенизацию. Причём токены не обязаны совпадать со словами: одно слово может быть разбито на несколько токенов, а несколько символов — объединены в один. Затем идентификаторы токенов преобразуются в векторы скрытого пространства с учётом позиционного кодирования и контекста. Семантические признаки объекта не хранятся в отдельном «кластере кота». Они распределены по параметрам модели и промежуточным активациям. Признаки морды, шерсти, позы, фона и стиля не являются независимыми записями в таблице. Они представлены как высокоразмерные нелинейные зависимости, сформированные оптимизацией функции потерь на обучающей выборке. Для современных диффузионных text-to-image-моделей упрощённый вычислительный контур выглядит так: текст → токенизатор → текстовый энкодер → последовательность conditioning-векторов → начальный латентный шум → итеративное предсказание шума или velocity → scheduler/sampler → финальный латент → VAE-декодер → изображение. На каждом шаге денойзинга модель не «корректирует вероятности на каждом слое», а вычисляет параметр обратного диффузионного процесса для текущего временного шага. Текстовое условие вводится через cross-attention, joint-attention либо другую схему кондиционирования, в зависимости от архитектуры. Следует также различать слои нейронной сети и шаги семплирования. Изображение формируется не потому, что данные один раз проходят через последовательность слоёв и постепенно превращаются в пиксели. Сеть вызывается многократно для разных значений timestep, а внутри каждого вызова выполняется полный проход через множество вычислительных блоков. Утверждение о детерминированности тоже требует оговорки. Математические операции модели заданы алгоритмически, однако генерация обычно начинается с псевдослучайного шума. При изменении seed меняется начальное состояние и, следовательно, итоговое изображение. Полная воспроизводимость возможна только при фиксации seed, весов, sampler, scheduler, числа шагов, precision, реализации операторов и среды исполнения; даже тогда недетерминированные GPU-ядра могут создавать расхождения. Усложнение промта не обязательно существенно увеличивает основной объём вычислений. Стоимость генерации в большей степени определяется размером модели, разрешением латента, количеством шагов семплирования, batch size и архитектурой attention. Более длинный промт увеличивает длину последовательности текстового кондиционирования лишь до предельного контекстного окна и может повысить сложность attention, но не означает, что модель начинает выполнять отдельный набор вычислений для каждого нового смыслового признака. Формулировка «транслирование смысла непосредственно в пиксели» также неточна. Во многих системах генерация выполняется в сжатом латентном пространстве. Пиксельное представление появляется только на завершающем этапе после декодирования латента. В других архитектурах могут использоваться дискретные визуальные токены, каскадные модели или flow-matching, поэтому единое описание через «многократную коррекцию вероятностей» технически не универсально. Таким образом, исходный текст не объясняет реальный механизм нейросетевой генерации, а заменяет его антропоморфной интерпретацией отдельных слов промта. Термины «координаты», «веса», «кластеры» и «вероятности» использованы без указания того, к каким именно тензорам, пространствам представлений, слоям или этапам инференса они относятся.