我用GPT (我用gpt编写maya脚本)
听到这段台词，相信很多朋友都会不由自主地接上一句.......
就这样~喵~
没错，它就是《神奇宝贝》中火箭队每次出场都让人忍不住发笑的经典台词。
1997年上映的《神奇宝贝》已经陪伴了我们二十年之久，给不少80、90后的童年留下了美好的回忆，尤其是那800多只宠物小精灵。
会放电的皮卡丘、经常酣睡的妙蛙种子、不好惹的小火龙，还有喵喵、超梦、可达鸭。
这些可可爱爱又奇奇怪怪的动漫小精灵让人记忆犹新，相信很多人小时候都幻想过拥有一支属于自己的精灵宝贝。
最近，一位名为MatThew Rayfield的程序员就满足了自己的愿望。他用《神奇宝贝》中的788只动漫形象作为原型，通过AI生成了3000个全新的宠物小精灵。
而这个AI正是自然语言模型GPT-2.
GPT-2：「精灵制造机」
提到NLP模型，我们印象最深的可能是GPT-3。今年该模型因1750亿超大参数量和超强应用，在各大媒体平台频频刷屏。GPT-2，与GPT-3师出同门，都是OpenAI研发的自然语言处理模型，两个模型最大的不同是它的参数量，GPT-2仅为15亿。
但这并不影响它的应用范围。与GPT-3类似，GPT-2也可以用来写故事、画图表，或者玩国际象棋。
最近Rayfield受到GPT-2在国际象棋和民间音乐上应用的启发，也想来搞点不一样的事情。
他突发奇想决定用GPT-2来生成全新的宠物精灵形象，结果效果还不错。Rayfield从3000个生成图像中挑选出了6个，如图：
emm...看起来，小精灵原型还不错，但就是清晰度太差。Rayfield又邀请了业内知名动漫设计师雷切尔•布里格斯（Rachel Briggs）来帮他完成这些精灵的“重绘”工作。
最终，基于GPT-2生成的原型，这些宠物小精灵就变成了这样：
感觉第二个和第六个可以直接成为《神奇宝贝》的一员了，你觉得呢？
Rayfield简单介绍了他利用GPT-2创建这些精灵的实现过程。大致就是：搜寻了788张小精灵图片（均为64x64像素）作为数据源，然后：
在这个过程中也出现了一些问题。比如在文本格式转换时，出现了很多嘈杂的像素，因此最终调整成了如下格式。
不过，用文字训练GPT-2的过程还相对简单，最棘手的环节是通过代码将输出结果变成规范化的图像格式。这部分代码Rayfield已将其在Github开源，感兴趣的朋友可以了解一下。
Image GPT：语言模型处理图像任务
需要说明的是，上述Rayfield用GPT-2语言模型来学习图像表征的方法，早已被OpenAI验证。
无监督和自监督的学习，或没有人为标记的数据的学习，在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成功，因为像BERT、GPT-2、RoBERTa、T5 等 Transformer 模型，在广泛的语言任务中取得了最佳成绩，但同类的模型在图像分类任务中，不能生成较为有用的特征。
出于这一目的，OpenAI尝试利用GPT-2处理图像分类任务，以探究用 Transformer 模型在学习图像表征方面的可行性。
他们发现，当用展开成像素序列——被称为 iGPT（image GPT） 的图像来训练 GPT-2 模型时，模型似乎能够捕捉二维图像特征，并且能够在没有人类提供的数据标注下，自动生成各种逻辑连续的图像样本。实验结果如图：
人类提供上半图（第一列），GPT-2自动补全下半图，右侧为原始图像
同时，该模型的特征在多个分类任务的数据集上也取得了不错的成绩，尤其是在 ImageNet 上取得了接近于最优的成绩，如下图。
在自然语言处理中，依赖于单词预测的无监督学习算法（如 GPT-2 和 BERT）之所以成功，一个可能的原因是下游语言任务的实例出现在训练用的文本中。但相比之下，像素序列并不直接地包含它们所属的图像的标签。
而即使没有明确的监督，图像上的 GPT-2 仍然起作用。OpenAI研究团队认为其原因是足够大的 Transformer 模型，通过训练来预测下一个像素，最终它能够学会根据清晰可识别对象来生成具有多样性的样本。
他们采用一种通用的无监督学习算法—生成序列建模进行了测试。具体来说，他们在 ImageNet 上分别训练包含 76M、455M 和 1.4B 参数的 iGPT-S、iGPT-M 和 iGPT-L Transformer；还在来自 ImageNet 和互联网的图像的混合数据集上训练 iGPT-XL ——一个 68 亿参数的 Transformer。由于对长序列采用密集注意力（dense attention）的建模计算成本高，他们用 32x32、48x48 和 64x64 的低分辨率进行了训练。
最终实验结果表明，通过计算量来代替二维知识，以及通过从网络中选择的特征，序列 Transformer 可以与最优的卷积网竞争，实现无监督图像分类。此外，通过将 GPT-2 语言模型直接应用于图像生成的结果，也进一步表明由于其简单性和通用性，序列 Transformer 在足够的计算量下，有可能成为学习到不同领域的特征的有效方法。
更多OpenAI团队实验内容可参见论文：
引用链接：
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