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发布日期:2022-09-23 06:55    点击次数:157

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模子的参数畛域并不需要那么大。

从岁首 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成传神照相的 GauGAN2,文本生成图像可谓是本年大火的一个商酌标的。当今 OpenAI 又有了新的阐扬——35 亿参数的新模子 GLIDE。

如下图 1 所示,GLIDE 时时会生成传神的暗影和反射,以及高质料的纹理。此外,该模子还约略组合多个成见(举例柯基犬、领结和生辰帽),同期将属性(举例心计)绑定到这些对象。

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除了从文本生成图像,GLIDE 还有图像裁剪功能——使用文本 prompt 修改现存图像,在必要时插入新对象、暗影和反射,如下图 2 所示。举例,在草坪上添加斑马:

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如下图 3 所示,GLIDE 的零样本生成和确立复杂场景的才气也很强。

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GLIDE 还约略将草图调节为传神的图像裁剪。举例下图中「一只戴着领结和生辰帽的柯基犬」从涂鸦草图调节成了传神的图像。

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上述功能是何如兑现的呢?在新模子 GLIDE 中,OpenAI 将带领扩散(guided diffusion)阁下于文本生成图像的问题。最初该商酌检修了一个 35 亿参数的扩散模子,使用文本编码器以当然谈话描写为条目,然后相比了两种带领扩散模子至文本 prompt 的法度:CLIP 带领和无分类器带领。通过人工和自动评估,该商酌发现无分类器带领约略产生更高质料的图像。

减轻畛域,OpenAI文本生成图像新模子GLIDE用35亿参数失色DALL-E 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.10741.pdf 模式地址:https://github.com/openai/glide-text2im

该商酌发现使用无分类器带领模子生成的样本既传神又反应了平庸的试验学问。人类评估的放弃标明,GLIDE 的生成放弃优于 DALL-E。

此外,值得预防的是,DALL-E 的参数目是 120 亿,而 GLIDE 仅有 35 亿参数,却兑现了更优的性能。咱们来具体看一下 GLIDE 的模子细节。

具有 35 亿参数的文本条目扩散模子:GLIDE

OpenAI 以 64 × 64 的图像分辨率检修了一个具有 35 亿参数的文本条目扩散模子(text-conditional diffusion model ),以及一个具有 15 亿参数的文本条目上采样扩散模子(text-conditional upsampling diffusion model),该模子将图像分辨率升迁到 256 × 256。关于 CLIP 带领(CLIP guidance), 国产专区_爽死777OpenAI 还检修了一个噪声感知 64 × 64 ViT-L CLIP 模子。

文本条目扩散模子

OpenAI 取舍 Dhariwal & Nichol (2021) 提倡的 ADM 模子架构,但使用文本条目信息对其进行了推论。关于每个噪声图像 x_t 和相应的文本明白(text caption),模子对 p(xt−1|xt, caption) 进行瞻望。为了以文本为条目,OpenAI 最初将文本编码为 K 个 token 序列,然后将这些 token 输入到 Transformer 模子中(Vaswani 等,2017)。这个 transformer 的输出有两种用途:

最初,使用最终的 token 镶嵌代替 ADM 模子中的类镶嵌; 其次,临了一层的 token 镶嵌(K 个特征向量序列)别离投影到 ADM 模子中每个预防力层,然后集会到每一层的预防力高下文。

OpenAI 取舍与 DALL-E 齐全调换的数据集检修模子,况兼使用与 Dhariwal & Nichol (2021) 提倡的 ImageNet 64 × 64 模子调换的模子架构,模子通道为 512 ,从而为模子的视觉部分生成大致 23 亿个参数。关于文本编码 Transformer,OpenAI 使用 24 个残差块,姝姝的丝袜好湿好紧产生大致 12 亿个参数。

此外,OpenAI 还检修了一个具有 15 亿参数的上采样扩散模子,图像分辨率从 64 × 64 增多到 256 × 256 。该模子相通以文本为条目,但使用宽度为 1024 较小的文本编码器(而不是 2048 )。

无分类器带领的微调

模子运行检修完成之后,不错微调基本模子以搭救无条目图像生成。检修经由与预检修齐全调换,仅仅 20% 的文本 token 序列被替换为空序列。通过这种花式,模子保留了生成文本条目输出的才气,同期也不错无条目地生成图像。

图像确立与裁剪

畴前的图像确立职责存在一个污点,即模子在采样经由中无法看到总计高下文信息。为了取得更好的生成成果,OpenAI 对模子进行了微调:微调时,随即擦除检修样本一些区域,其余部分与掩码通道一路动作附加条目信息输入模子。OpenAI 对模子架构进行了修改,增多了四个稀零的输入通道:第二组 RGB 通道和一个掩码通道。在微调之前,OpenAI 将这些新通道的相应输入权重运行化为零。关于上采样模子,OpenAI 提供了完美的低分辨率图像,但关于未掩码的区域提供高分辨率图像。

CLIP 带领扩散

鉴于分类器带领和 CLIP 带领的相似性,阁下 CLIP 来升迁文本条目扩散模子的生成质料似乎很当然。为了更好地匹配 Dhariwal & Nichol (2021) 的分类器带领工夫,OpenAI 使用图像编码器检修噪声感知 CLIP 模子,该图像编码器罗致噪声图像,以 64 × 64 的分辨率检修模子。

实验放弃

该商酌将 GLIDE 与之前的 SOTA 模子进行了定性相比,放弃如下图 5 所示。GLIDE 生成了更传神的图像,况兼无需 CLIP 重排序或挑选。

减轻畛域,OpenAI文本生成图像新模子GLIDE用35亿参数失色DALL-E 定量放弃

该商酌最初通过稽察图像质料保真度量度的帕累托前沿来评估无分类器带领和 CLIP 带领之间的各别。下图 6 在 64 × 64 分辨率下评估了这两种法度的零样本 MS-COCO 生成。

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该商酌竖立的人类评估实验如下:

让人们洞悉两个 256 × 256 的图像,并按如下两条模范选出一个更优的图像:要么更好地匹配给定的标题,要么看起来更传神。评估放弃如下图 7 所示。

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并将人类评估的放弃和下表 1 的放弃进行相比,然后该商酌发现人类和 CLIP 带领给出的分数不一致,因此无分类器带领约略产生与人类领略一致的更高质料生成放弃。

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此外,商酌者还将 GLIDE 与其他文本生成图像模子进行了相比,放弃如下表 2 所示。GLIDE 在 MS-COCO 上取得有竞争力的 FID。

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临了,该商酌使用上述人类评估实验竖立相比了 GLIDE 和 DALL-E ,放弃如下表 3 所示。预防到 GLIDE 的检修使用与 DALL-E 大致调换的检修缠绵,但模子要小得多(35 亿参数 VS120 亿参数),所需采样蔓延更少,况兼不需要 CLIP 重排序。

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