DALL·E AI设计师 2！谷歌大脑推出新的文本生成图像模型 逼真度超越 (Dall·E下载)
文本生成图像模型界又出新手笔！
这次的主角是Google Brain推出的 Imagen，再一次突破人类想象力，将文本生成图像的逼真度和语言理解提高到了前所未有的新高度！比前段时间OpeAI家的
话不多说，我们来欣赏这位AI画师的杰作～
给出同样的文本提示，Imagen还可以生成不同类别的图像。比如下面这些图中，各组图片在物品的颜色、空间位置、材质等范畴上都不太相同。
Imagen基于大型transformer语言模型在理解文本方面的能力和扩散模型在高保真图像生成方面的能力。
在用户输入文本要求后，如“一只戴着蓝色格子贝雷帽和红色波点高领毛衣的金毛犬”，Imagen先是使用一个大的冻结（frozen）T5-XXL 编码器将这段输入文本编码为嵌入。然后条件扩散模型将文本嵌入映射到64×64的图像中。
Imagen进一步利用文本条件超分辨率扩散模型对64×64的图像进行升采样为256×256，再从256×256升到1024×1024。结果表明，带噪声调节增强的级联扩散模型在逐步生成高保真图像方面效果很好。
图注：输入“一只戴着蓝色格子贝雷帽和红色波点高领毛衣的金毛犬”后Imagen的动作
图注：64 × 64生成图像的超分辨率变化。对于生成的64 × 64图像，将两种超分辨率模型分别置于不同的提示下，产生不同的上采样变化
大型预训练语言模型×级联扩散模型
Imagen使用在纯文本语料中进行预训练的通用大型语言模型(例如T5)，它能够非常有效地将文本合成图像： 在Imagen中增加语言模型的大小，而不是增加图像扩散模型的大小， 可以大大地提高样本保真度和图像-文本对齐。
为了更深入地评估文本到图像模型，Google Brain 引入了DrawBench，这是一个全面的、具有挑战性的文本到图像模型基准。通过DrawBench，他们比较了Imagen与VQ-GAN+CLIP、Latent diffusion Models和DALL-E 2等其他方法，发现人类评分者在比较中更喜欢Imagen而不是其他模型，无论是在样本质量上还是在图像-文本对齐方面。
图注：Imagen与DALL-E 2、GLIDE、VQ-GAN+CLIP和Latent Diffusion Models在DrawBench上的比较:用户对图像-文本对齐和图像逼真度的偏好率(95%置信区间)
Imagen与DALL-E 2 生成图像的比较示例 ：
图注：“外星人绑架奶牛，将其吸入空中盘旋”（上）；“一个被猫绊倒的希腊男性的雕塑”（下）
对于涉及颜色的文本提示，Imagen生成的图像也比DALL-E 2更优。DALL-E 2通常很难为目标图像分配正确的颜色，尤其是当文本提示中包含多个对象的颜色提示时，DALL-E 2会容易将其混淆。
图注：Imagen和DALL-E 2从颜色类文本生成图像的比较。“一本黄色书籍和一个红花瓶”（上）；“一个黑色苹果和一个绿色双肩包”（下）
而在带引号文本的提示方面，Imagen生成图像的能力也明显优于DALL-E 2。
图注：Imagen 和 DALL-E 2 从带引号文本生成图像的比较。“纽约天际线，天上有烟花写成的“Hello World”字样”（上）；“一间写着Time to Image的店面”（下）
像Imagen这样从文本生成图像的研究面临着一系列伦理挑战。
首先，文本-图像模型的下游应用多种多样，可能会从多方面对社会造成影响。Imagen以及一切从文本生成图像的系统都有可能被误用的潜在风险，因此社会要求开发方提供负责任的开源代码和展示。基于以上原因，Google决定暂时不发布代码或进行公开展示。而在未来的工作中，Google将探索一个负责任的外部化框架，从而将各类潜在风险最小化。
其次，文本到图像模型对数据的要求导致研究人员严重依赖于大型的、大部分未经整理的、网络抓取的数据集。虽然近年来这种方法使算法快速进步，但这种性质的数据集往往会夹带社会刻板印象、压迫性观点、对边缘群体有所贬损等“有毒”信息。
为了去除噪音和不良内容（如色情图像和“有毒”言论），Google对训练数据的子集进行了过滤，同时Google还使用了众所周知的LAION-400M数据集进行过滤对比，该数据集包含网络上常见的不当内容，包括色情图像、种族主义攻击言论和负面社会刻板印象。Imagen依赖于在未经策划的网络规模数据上训练的文本编码器，因此继承了大型语言模型的社会偏见和局限性。这说明Imagen可能存在负面刻板印象和其他局限性，因此Google决定，在没有进一步安全措施的情况下，不会将Imagen发布给公众使用。
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