文章目录
- 1.DALL . E 2：集艺术之大成
- 2. 技术细节
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- 2.1 CLIP
- 2.2 DALL.E 2具体方法
- 3.后续
1.DALL . E 2：集艺术之大成 还记得2021年刷爆AI圈的DALL·E，它是基于文本token来生成超现实主义的图像，比如下面的牛油果形状的椅子。
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最近，OpenAI基于其1.0版本进行了升级，发布了DALL·E 2。该版本除了可以像1.0版本一样，从自然语言的描述中创建逼真的图像和艺术，还可以：
- 对现有生成的图片进行二次创作：添加和删除元素的阴影,反射,和纹理。
- 根据现有图片进行风格迁移
- 生成高像素的图片
二次创作：编辑图像例如在下面图中，旋转一个位置放置火烈鸟：
【有趣的论文|多模态逆天图片生成，OpenAI又一力作（DALL·E 2）】
风格迁移根据提供的一张图片，生成另一种风格
生成高像素的图片对比于1.0版本，升级之后的DALL能够生成更高像素的图片：
一些网友已经纷纷开启试用：
文本内容：1980年代，泰迪熊在月球上进行人工智能研究
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文本内容：蒙娜丽莎在喝酒
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从上面可以看出，DALL.E 2生成的效果可以和画家画出的图片媲美。
体验网址如下（不过需要加入waitlist）：https://labs.openai.com/waitlist
2. 技术细节 2.1 CLIP CLIP是基于文本-图像对的预训练方法，它主要是通过对比学习思想，来匹配对应的图像和其文字描述。其中包含了
text-encoder和image-encoder。对于一个包含 N N N个文本-图像对的数据集来说，对比学习就是将N个图像和N个文本进行两两匹对，然后预测出其相似概率。其中只有 N N N个是正样本（图中对角线元素），其余 N 2 ? N N^2-N N2?N为负样本。
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CLIP模型可以直接实现zero-shot分类，即不需要任何训练数据，就能在某个具体下游任务上实现分类。
- 根据任务构造分类标签文本：
A photo of {label}，通过text-encoder得到对应的文本特征 - 将要预测的图像经过
image encoder得到输出特征，然后与第一步的输出进行余弦相似计算，得到预测概率
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生成图片主要有两个步骤：
- 利用真实文本描述 y y y ，通过CLIP生成的图像特征 z i z_i zi?
- 利用真实文本描述 y y y和CLIP生成的图像特征 z i z_i zi?，解码成图片 x x x
如果过滤器识别出可能违规的文本提示和图像上传，将不会生成图像。这样将会有效的减少DALL.E 2工具的滥用。
目前DALL.E 2还处于测试阶段，OpenAI一直寻找外包专家合作，并将提供给一定量的可信任用户使用。官网中提到：随着时间的推移，将计划邀请更多的人来预览这项研究，以了解并不断改进我们的安全系统。
