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python|OpenAI 发布 DALL·E 进化版，这只蒸汽朋克时代的小熊有点酷~

人工智能机器学习深度学习javaPython


整理 | 禾木木
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
2021年1月6日 OpenAI 发布了新模型 DALL·E ，AI 根据一段话就可直接生成图像。一年后进化 2.0 版本的“它”来了 —— DALL·E 2。
DALL·E 2 在生成用户描述的图像时具有更高的分辨率和更低的延迟。新版本还增添了一些新的功能，比如对原始图像进行编辑。

与之前的OpenAI工作一样，新工具没有直接向公众发布。但研究人员可以在线注册预览该系统，OpenAI希望以后能将其用于第三方应用。
试玩 Waitlist 地址：
https://labs.openai.com/waitlist
OpenAI 研究科学家 Prafulla Dhariwal 表示，「这个神经网络真是太神奇了，根据文本描述就能生成对应图像。」
DALL·E 2 功能展示
那 DALL·E 2 具体生成的图像是什么样呢？和 DALL·E 1代有哪些明显的区别呢？
DALL·E 2 生成的“柴犬戴着贝雷帽穿着黑色高领毛衣”图像：
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DALL·E 2 可以根据自然语言字幕对现有图像进行编辑。用户可以从现有图片开始，选择一个区域，然后告诉模型对其进行编辑。并且可以在考虑阴影、反射和纹理的同时添加和删除元素。
如下图所示，左边是原始图像，右边是 DALL·E 2 编辑后的图像。两张图对比后，我们发现左图中有数字 1、2、3，点击相应的位置，下图选择在 1 处添加火烈鸟。
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DALL·E 2 可以根据原图像进行二次创作，创造出不同的变体：
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DALL·E 2 相对一代以 4 倍的分辨率生成更逼真、更准确的图像。
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DALL·E 2 的一项新功能是修复，在 DALL·E 1 的基础上，将文本到图像生成应用在图像更精细度的级别上。用户可以从现有的图片开始，选择一个区域，让模型对图像进行编辑，例如，你可以在客厅的墙上画一幅画，然后用另一幅画代替它，又或者在咖啡桌上放一瓶花。该模型可以填充 (或删除) 对象，同时考虑房间中阴影的方向等细节。
DALL·E 2 的另一个功能是生成图像不同变体，用户上传一张图像，然后模型创建出一系列类似的变体。
此外，DALL·E 2 还可以混合两张图片，生成包含这两种元素的图片。其生成的图像为 1024 x 1024 像素，大大超过了 256 x 256 像素。
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如何实现新技能？
DALL·E 2 是建立在 CLIP 之上，这是许多文本 AI 应用程序使用的 GPT 模型。但单词匹配并不一定能符合人们的预期，而且预测过程限制了图像的真实性。
CLIP 是原版 DALL·E 功能实现的基础，是一个负责给图像重排序的模型，旨在以人类的方式查看图像并总结其内容，OpenAI 迭代创建了一个 CLIP 的倒置版本——「unCLIP」，它能从描述生成图像，而 DALL·E 2 使用称为扩散（diffusion）的过程生成图像。扩散模型的特点在于，在牺牲多样性的前提下，能大大提升生成图像的逼真度。
OpenAI 的研究人员设计方案：
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DALL·E 的完整模型从未公开发布，开发人员在过去一年中已经构建了一些模仿 DALL·E 功能的工具。
最受欢迎的主流应用程序之一是 Wombo 的 Dream 移动应用程序，它能够根据用户描述的各种内容生成图片。
OpenAI 今天没有发布任何新模型，但开发者可以利用其技术发现来更新自己的工作。
DALL·E 2 生成“一碗看起来像怪物、用羊毛织成的汤”：

OpenAI 已经采取了一些内置的保护措施，例如该模型是已剔除了不良内容的数据集上进行训练的，因此也在一定程度上限制了其生成不良内容的能力。
【python|OpenAI 发布 DALL·E 进化版，这只蒸汽朋克时代的小熊有点酷~】为避免生成的图片被滥用，DALL·E 2 在生成的图片上都标有水印，以表明该作品是 AI 生成的。此外，该模型也无法根据名称生成任何可识别的面孔。
DALL·E 2 将由经过审查的合作伙伴进行测试，但有一些要求：禁止用户上传或生成可能造成伤害的图像。他们还必须说明用 AI 生成图像的作用，并且不能通过应用程序或网站将生成的图像提供给其他人。
但 OpenAI 希望将 DALL·E 2 纳入该组织的API工具集中，从而为第三方应用提供动力。
Dhariwal表示：“我们希望继续进行分阶段的过程，这样就可以不断从得到的反馈中评估如何安全地发布这项技术”。
小编看到有网友晒出了自己生成的图像，感兴趣的小伙伴们可以去测试呦~
参考链接：
https://www.theverge.com/2022/4/6/23012123/openai-clip-dalle-2-ai-text-to-image-generator-testing
https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf
https://openai.com/dall-e-2/#demos

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