文本生成图像这么火，你需要了解这些技术的演变-轻识

选自 Intento

作者：Grigory Sapunov

机器之心编译

机器之心编辑部

目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。

OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 OpenAI 内部，DALL·E 2 背后的模型被称为 unCLIP，它更接近于 OpenAI 的 GLIDE 系统，而不是原始的 DALL·E。

对笔者来说，DALL·E 2 系统的冲击力可以与 AlphaGo 相媲美。看起来该模型捕获了许多复杂的概念，并且以有意义的方式将它们组合起来。就在几年前，计算机能否从这样的文本描述中生成图像还是一件难以预测的事情。Sam Altman 在他的博客文章中提到，我们对 AI 的预测似乎是错误的，是需要更新的，因为 AI 已经开始影响创造性的工作，而非只是机械重复的工作。

本文旨在带领读者一览 OpenAI 的文本引导图像生成模型的演变，包括 DALL·E 的第一个和第二个版本以及其他的模型。

DALL·E 演变史

DALL·E 1

DALL·E 的第一个版本是 GPT-3 风格的 transformer 解码器，它可以根据文本输入和可选的图像开头自回归生成 256×256 大小的图像。

你一定见过这些牛油果椅子：

来自原始博客文章。

如果你想了解类似 GPT 的 transformer 的工作原理，请参阅 Jay Alammar 的精彩视觉解释：https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/

文本由 BPE tokens 编码（最多 256 个），图像由离散变分自编码器 (dVAE) 生成的特殊图像 tokens（其中 1024 个）编码。dVAE 将 256×256 图像编码为 32×32 tokens 的网格，词汇表包含 8192 个可能的值。dVAE 会在生成的图像中丢失一些细节和高频特征，所以 DALL·E 生成图像的特征采用了一些模糊和平滑。

原始图像（顶部）和 dVAE 重建（底部）的比较。图片来自原始论文。

这里使用的 transformer 是有着 12B 大小参数的大模型，由 64 个稀疏 transformer 块组成，内部具有一组复杂的注意力机制，包括：1) 经典的文本到文本注意力掩码机制，2) 图像到文本的注意力，3) 图像到图像稀疏注意力。所有三种注意力类型都合并为一个注意力运算。该模型是在 250M 图像 - 文本对的数据集上训练的。

类似 GPT-3 的 transformer 解码器使用一系列文本 token 和（可选）图像 token（此处为 id 为 42 的单个图像 token）并生成图像的延续（此处为 id 为 1369 的下一个图像 token）

训练后的模型根据提供的文本生成了几个样本（最多 512 个），然后将所有这些样本通过一个名为 CLIP 的特殊模型进行排序，并选择排名靠前的一个作为模型的结果。

原始论文中的几个图像生成示例。

CLIP

CLIP 最初是一个单独的辅助模型，用于对 DALL·E 的结果进行排序。它的名字是 Contrastive Language-Image Pre-Training 的缩写。

CLIP 背后的想法很简单。笔者从互联网上抓取了一个图像 - 文本对数据集（400M 的规模），然后在这样的数据集上训练一个对比模型。对比模型可以给来自同一对的图像和文本产生高相似度得分（因此它们是相似的），而对不匹配的文本和图像产生低分（我们希望在当前训练批次中某个图像和任何其他对的文本之间得到高相似度结果的机会很小）。

该模型由两个编码器组成：一个用于文本，另一个用于图像。编码器产生嵌入（一个对象的多维向量表征，例如一个 512 字节的向量）。然后使用两个嵌入计算点积，并得出相似度得分。因为嵌入会被归一化，所以这个计算相似度得分的过程输出的是余弦相似度。对于指向相同方向的向量（它们之间的角度很小），余弦相似度接近 1，对于正交向量，余弦相似度接近 0，对于相反的向量，余弦相似度接近 -1。

对比预训练过程可视化（图片来自原帖）

CLIP 是一组模型。有 9 个图像编码器、5 个卷积编码器和 4 个 transformer 编码器。卷积编码器是 ResNet-50、ResNet-101 和类似 EfficientNet 的模型，称为 RN50x4、RN50x16、RN50x64（数字越大，模型越好）。transformer 编码器是视觉 Transformer（或称之为 ViT）：ViT-B/32、ViT-B/16、ViT-L/14 和 ViT-L/14@336。最后一个在分辨率为 336×336 像素的图像上进行微调，其他的则在 224×224 像素上进行训练。

OpenAI 分阶段发布了程序，首先发布了 ViT-B/32 和 ResNet-50，然后是 ResNet-101 和 RN50x4，然后 RN50x16 和 ViT-B/16 于 2021 年 7 月发布，然后是 RN50x64 和 ViT-L /14 在 2022 年 1 月发布，2022 年 4 月终于出现了 ViT-L/14@336。

文本编码器是一个普通的 transformer 编码器，但具备掩码注意力机制。这个编码器由 12 层组成，每层有 8 个注意力头，总共有 63M 的参数。有趣的是，注意力跨度只有 76 个 token（相比之下，GPT-3 有 2048 个 token，标准 BERT 有 512 个 token）。因此，模型的文本部分只适用于相当短的文本，不能在模型中放入大段文本。由于 DALL·E 2 和 CLIP 大致相同，应该也有相同的限制。

CLIP 预训练之后，可以将其用于不同的任务（有良好基础模型的优势）。

最重要的是，读者可以使用在 DALL·E 中排序好的模型对多个结果进行评分，并选择最好的一个。或者，也可以使用 CLIP 功能在其之上训练自定义分类器，但是目前成功的例子还不是很多。

接下来，可以使用 CLIP 对任意数量的类进行零样本分类（当没有专门训练模型以使用这些类时）。这些类可以在不重新训练模型的情况下进行调整。

简单来说，可以为所需的多个类创建一个描述图片中物体的文本数据集。然后为这些描述生成文本嵌入并将它们存储为向量。当图像用于分类时，使用图像编码器生成图像嵌入，并计算图像嵌入和所有预先计算的文本嵌入之间的点积。选择得分最高的对，其对应的类就是结果。

用于使用 CLIP 进行零样本分类的程序。

零样本分类模型是说并未针对特定类别集训练模型。现在可以选择使用预训练的 CLIP 进行即时工程（与使用 GPT 模型相同），而不是从头开始训练分类器或通过微调预训练的图像模型。

很多人没有想到，也可以使用 CLIP 生成图像（即使它并没有被预设可以这样做）。成功案例包括 CLIPDraw 和 VQGAN-CLIP。

CLIPD 绘制示例。图片来自原论文。

VQGAN-CLIP 及其文本 prompt 的生成示例。图片来自原论文。

该过程简单而美观，与 DeepDream 非常相似。从想要的图像的文本描述和初始图像（随机嵌入、样条线或像素中的场景描述、任何以可区分方式创建的图像）开始，然后运行一个生成图像的循环，加入一些增强以提高稳定性，获得结果图像的 CLIP 嵌入，并将其与描述图像的文本的 CLIP 嵌入进行比较。根据此差异计算损失，并运行梯度下降程序，以此来更新图像、减少损失。经过一些迭代后，可以得到很好地匹配文本描述的图像。创建初始场景的方式（使用样条线、像素、渲染基元、来自 VQGAN 的潜在代码等）会显著影响图像特征。

CLIPDraw 生成过程：从一组随机的 Bezier 曲线开始，优化曲线的位置和颜色，使生成的图形与给定的描述 prompt 最匹配。图片来自原论文。

VQGAN-CLIP 生成过程。图片来自原论文。

CLIP 嵌入并不能捕获所有内容，一些有趣的演示证明了它的弱点。其中一个广为人知的例子是印刷攻击。在这种攻击中，图像上的文本可能导致图像的错误分类。

目前有一些与 CLIP 结构相似的替代模型，例如 Google 的 ALIGN 或华为的 FILIP。

GLIDE

GLIDE，即 Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing，是 OpenAI 推出的文本引导图像生成模型，目前已经击败了 DALL·E，但受到的关注相对较少。它甚至在 OpenAI 网站上也没有专门的帖子。GLIDE 生成分辨率为 256×256 像素的图像。

拥有 3.5B 参数的 GLIDE 模型（但似乎正确的数字是 5B 参数，因为有一个单独的具有 1.5B 参数的上采样模型）比 12B 参数 DALL·E 更受人们的青睐，并且在 FID 得分上也击败了 DALL·E。

来自 GLIDE 的样本。图片来自原始论文。

GLIDE 模型还可以进行微调以执行图像修复，从而实现强大的文本驱动图像编辑，这在 DALL·E 2 中使用。

来自 GLIDE 的文本条件图像修复示例。绿色区域被擦除，模型根据给定的提示填充这个区域。该模型能够匹配周围环境的风格和光线，产生逼真的完成效果。示例来自原论文。

GLIDE 在发布时可以称作「DALL·E 2」。现在，当一个单独的 DALL·E 2 系统发布时（实际上在论文中称为 unCLIP 并且大量使用 GLIDE 本身），我们可以将 GLIDE 称为 DALL·E 1.5 :)

GLIDE 类似于另一种称为扩散模型的模型。简而言之，扩散模型通过扩散步骤链向输入数据添加随机噪声，然后它们会学习逆向扩散过程以从噪声中构造图像。

去噪扩散模型生成图像。

下图是 Google 使用扩散模型生成图像的可视化说明。

扩散模型与其他类别的生成模型的比较。

首先，作者训练了一个 3.5B 参数扩散模型，该模型使用文本编码器以自然语言描述为条件。接下来，他们比较了两种将扩散模型引导到文本 prompt 的技术：CLIP 引导和无分类器引导（后者能产生更好的结果）。

分类器引导允许扩散模型以分类器的标签为条件，并且来自分类器的梯度用于引导样本朝向标签。

无分类器引导不需要训练单独的分类器模型。这只是一种引导形式，在有标签和没有标签的扩散模型的预测之间进行插值。

正如作者所说，无分类引导有两个吸引人的特性。首先，它允许单个模型在引导过程中利用自己的知识，而不是依赖于单独（有时更小的）分类模型的知识。其次，它简化了对难以用分类器预测的信息（例如文本）进行调节时的引导。

在 CLIP 引导下，分类器被替换为 CLIP 模型。它使用图像的点积和相对于图像的标题编码的梯度。

在分类器和 CLIP 引导中，我们必须在噪声图像上训练 CLIP，以便在反向扩散过程中获得正确的梯度。作者使用了经过明确训练具有噪声感知能力的 CLIP 模型，这些模型被称为噪声 CLIP 模型。尚未在噪声图像上训练的公共 CLIP 模型仍可用于引导扩散模型，但噪声 CLIP 引导对这种方法表现良好。

文本条件扩散模型是一种增强的 ADM 模型架构，它基于噪声图像 xₜ 和相应的文本标题 c 预测下一个扩散步骤的图像。

视觉部分是修改后的 U-Net 架构。U-Net 模型使用一堆残差层和下采样卷积，然后是一堆带有上采样卷积的残差层，使用残差连接（skip connection）连接具有相同空间大小的层。

原始的 U-Net 架构。图片来自原论文。

GLIDE 对原始 U-Net 架构的宽度、深度等方面有不同的修改，在 8×8、16×16 和 32×32 分辨率下添加了具有多个注意力头的全局注意力层。此外，还将时间步嵌入的投影添加到每个残差块中。

对于分类器引导模型，分类器架构是 U-Net 模型的下采样主干网络，在 8×8 层有一个注意力池以生成最终输出。

文本通过 transformer 模型被编码成 K 个（最大注意力跨度尚不清楚）tokens 的序列。

transformer 的输出有两种使用方式：首先，使用最终的 token 嵌入替代 ADM 模型中的类嵌入；其次，token 嵌入的最后一层（K 个特征向量的序列）分别投影到整个 ADM 模型中每个注意力层的维度，然后连接到每一层的注意力上下文。

文本 transformer 有 24 个宽度为 2048 的残差块，产生大约 1.2B 的参数。为 64×64 分辨率训练的模型的视觉部分由 2.3B 个参数组成。除了 3.5B 参数的文本条件扩散模型，作者还训练了另一个 1.5B 参数的文本条件上采样扩散模型，将分辨率提高到 256×256（这个想法在 DALL·E 中也会用到）。

上采样模型以与基本模型相同的方式以文本为条件，但使用宽度为 1024 而不是 2048 的较小文本编码器。对于 CLIP 引导，他们还训练了带噪声的 64×64 ViT-L CLIP 模型。

GLIDE 在与 DALL·E 相同的数据集上进行训练，总的训练计算量大致等于用于训练 DALL·E 的计算量。

GLIDE 在所有设置中都是最优，即使设置允许 DALL·E 使用更多的测试时间计算来得到优越的表现，同时降低 GLIDE 样本质量（通过 VAE 模糊）。

该模型经过微调以支持无条件的图像生成。这个训练过程与预训练完全一样，只是将 20% 的文本 token 序列替换为空序列。这样，模型保留了生成文本条件输出的能力，但也可以无条件地生成图像。

该模型还经过显式微调以执行修复。在微调期间，训练示例的随机区域被删除，其余部分与掩码通道一起作为附加条件信息输入模型。

GLIDE 可以迭代地使用 zero-shot 生成产生复杂场景，然后进行一系列修复编辑。

首先生成 prompt「一个舒适的客厅」的图像，然后使用修复蒙版，后续文本 prompt 在墙上添加了一幅画、一个茶几，茶几上还有一个花瓶，最后把墙移到沙发上。示例来自原论文。

DALL·E 2/unCLIP

OpenAI 于 2022 年 4 月 6 日发布了 DALL·E 2 系统。DALL·E 2 系统比原来的 DALL·E 显著提升了结果。它生成的图像分辨率提高了 4 倍（与原来的 DALL·E 和 GLIDE 相比），现在高达 1024×1024 像素。DALL·E 2 系统背后的模型称为 unCLIP。

作者发现，就照片写实而言，人类略微喜欢 GLIDE 而不是 unCLIP，但差距非常小。在具有类似真实感的情况下，在多样性方面，unCLIP 比 GLIDE 更受青睐，突出了它的好处之一。请记住，GLIDE 本身比 DALL·E 1 更受欢迎，所以说 DALL·E 2 比它的前身 DALL·E 1 有了显著改进。

对于「用克劳德 · 莫奈的风格画一幅狐狸坐在日出时分田野里的画」的要求，两个版本的系统生成的图片，图片来自原文章。

DALL·E 2 可以将概念、属性和风格结合起来：

原文中的示例。

DALL·E 2 还可以基于文本引导进行图像编辑，这是 GLIDE 中的功能。它可以在考虑阴影、反射和纹理的同时添加和删除元素：

将柯基犬添加到图像上的特定位置，图片来自原论文中。

DALL·E 2 还可用于生成原始图像的变体：

生成图像的变体，图片来自原文。

DALL·E 2 也存在一些问题。特别是 unCLIP 在将属性绑定到对象方面比 GLIDE 模型更差。例如，unCLIP 比 GLIDE 更难面对必须将两个单独的对象（立方体）绑定到两个单独的属性（颜色）的 prompt：

unCLIP 生成连贯的文本上也有一些困境：

另一个问题是 unCLIP 很难在复杂场景中生成细节：

模型内部发生了一些改变。下图是 CLIP 和 GLIDE 的结合，模型本身（全文条件图像生成堆栈）在论文内部称为 unCLIP，因为它通过反转 CLIP 图像编码器生成图像。

该模型的工作方式如下：CLIP 模型是单独训练的。然后 CLIP 文本编码器为输入文本（标题）生成嵌入。然后一个特殊的先验模型基于文本嵌入生成图像嵌入。然后扩散解码器基于图像嵌入生成图像。解码器本质上将图像嵌入反转回图像。

系统的宏观概述。一些细节（如解码器文本条件）没有显示。图片来自原论文。

CLIP 模型使用 ViT-H/16 图像编码器，它使用 256×256 分辨率的图像，宽度为 1280，带有 32 个 Transformer 块（它比原始 CLIP 工作中最大的 ViT-L 更深）。文本编码器是一个带有因果注意掩码的 Transformer，宽度为 1024 和 24 个 Transformer 块（原始 CLIP 模型有 12 个 Transformer 块）。尚不清楚文本 transformer 的注意力跨度是否与原始 CLIP 模型中的相同（76 个 token）。

扩散解码器是经过修改的 GLIDE，具有 3.5B 参数。CLIP 图像嵌入被投影并添加到现有的时间步嵌入中。CLIP 嵌入也被投影到四个额外的上下文 token 中，这些 token 连接到 GLIDE 文本编码器的输出序列。保留了原始 GLIDE 的文本条件路径，因为它可以让扩散模型学习 CLIP 未能捕获的自然语言方面（然而，它帮助不大）。在训练期间，10% 的时间用于将 CLIP 嵌入随机设置为零，50% 的时间随机删除文本标题。

解码器生成 64×64 像素的图像，然后两个上采样扩散模型随后生成 256×256 和 1024×1024 的图像，前者具有 700M 参数，后者具有 300M 参数。为了提高上采样的鲁棒性，在训练过程中条件图像被轻微损坏。第一个上采样阶段使用高斯模糊，第二个阶段使用更多样化的 BSR 降级，包括 JPEG 压缩伪影、相机传感器噪声、双线性和双三次插值、高斯噪声。这些模型在目标大小的四分之一的随机图像上进行训练。文本调节不用于上采样模型。

先验根据文本描述生成图像嵌入。作者探索了先验模型的两个不同模型类：自回归 (AR) 先验和扩散先验。两种先验的模型都有 1B 参数。

在 AR 先验中，CLIP 图像嵌入被转换为一系列离散代码，并根据标题进行自回归预测。在扩散先验中，连续嵌入向量直接使用以标题为条件的高斯扩散模型进行建模。

除了标题之外，先验模型还可以以 CLIP 文本嵌入为条件，因为它是标题的确定性函数。为了提高采样质量，作者还通过在训练期间 10% 的时间随机删除此文本条件信息，启用了对 AR 和扩散先验使用无分类器引导的采样。

对于 AR 先验，主成分分析 (PCA) 降低了 CLIP 图像嵌入的维数。1024 个主成分中有 319 个保留了 99% 以上的信息。每个维度量化为 1024 个桶。作者通过将文本标题和 CLIP 文本嵌入编码为序列的前缀来调节 AR 先验。此外，它们在文本嵌入和图像嵌入之间添加一个表征（量化的）点积的 token。这允许在更高的点积上调整模型，因为更高的文本图像点积对应于更好地描述图像的标题。点积是从分布的上半部分采样的。使用带有因果注意掩码的 Transformer 模型预测生成的序列。

对于扩散先验，具有因果注意掩码的仅解码器（decoder-only） Transformer 在由以下成分组成的序列上进行训练：

编码的文本
CLIP 文本嵌入
扩散时间步长的嵌入
噪声 CLIP 图像嵌入
最终的嵌入，其来自 Transformer 的输出用于预测无噪声 CLIP 图像嵌入。

不使用点积来调节扩散先验。相反，为了提高采样时间的质量，生成了两个图像嵌入样本，并选择了一个具有更高点积和文本嵌入的样本。

对于可比较的模型大小和减少的训练计算，扩散先验优于 AR 先验。在与 GLIDE 的成对比较中，扩散先验也比 AR 先验表现更好。

作者还对先验的重要性进行了调查。他们尝试使用不同的信号来调节相同的解码器：1、文本标题和零 CLIP 嵌入，2、文本标题和 CLIP 文本嵌入（就好像它是图像嵌入一样），3、由先验生成的文本和 CLIP 图像嵌入。仅根据标题对解码器进行调节显然是最差的，但对文本嵌入零样本进行调节确实会产生符合期望的结果。

使用不同的调节信号，图片来自原文。

在训练编码器时，作者以相同的概率从 CLIP 和 DALL-E 数据集（总共约 6.5 亿张图像）中采样。在训练解码器、上采样器和之前的模型时，他们只使用了 DALL-E 数据集（大约 2.5 亿张图像），因为在训练生成堆栈时合并了噪声更大的 CLIP 数据集，从而在初始评估中对样本质量产生了负面影响。

模型总大小似乎是：632M？参数（CLIP ViT-H/16 图像编码器）+ 340M？（CLIP 文本编码器）+ 1B（扩散先验）+ 3.5B（扩散解码器）+ 1B（两个扩散上采样器）=~ 大约 6.5B 参数（如果我没记错的话）。

这个方法允许基于文本描述生成图像。然而，其他一些有趣的应用也是可能的。

原论文中的示例。

每个图像 x 可以被编码成一个二分 latent 表示 (z_i, x_T)，这足以让解码器产生准确的重建。latent z_i 是一个 CLIP 图像嵌入，它描述了 CLIP 识别的图像方面。latent x_T 是通过使用解码器对 x 应用 DDIM（去噪扩散隐式模型）反演获得的，同时以 z_i 为条件。换句话说，它是在生成图像 x（或等效为 x_0，参见 GLIDE 部分中的去噪扩散模型方案）时扩散过程的起始噪声。

这种二分表示可以实现三种有趣的操作。

首先，你可以通过在解码器中使用 η > 0 的 DDIM 进行采样，为给定的二分潜在表示 (z_i, x_T) 创建图像变体。当 η = 0 时，解码器变得具有确定性，并将重建给定的图像 x。η 参数越大，变化越大，我们可以看到在 CLIP 图像嵌入中捕获了哪些信息并呈现在所有样本中。

探索图像的变化。

其次，你可以在图像 x1 和 x2 之间进行插值。为此，你必须采用 CLIP 图像嵌入 z_i1 和 z_i2，然后应用 slerp（球面线性插值）来获得中间 CLIP 图像表示。对应的中间 DDIM latent x_Ti 有两个选项：1）使用 slerp 在 x_T1 和 x_T2 之间进行插值，2）将 DDIM latent 固定为轨迹中所有插值的随机采样值（可以生成无限数量的轨迹）。以下图像是使用第二个选项生成的。

探索两个图像的插值。

最后，第三件事是语言引导的图像操作或文本差异。为了修改图像以反映新的文本描述 y，你首先获取其 CLIP 文本嵌入 z_t，以及描述当前图像的标题的 CLIP 文本嵌入 z_t0（可能是像「照片」这样的虚拟标题或一个空的标题）。然后计算文本差异向量 z_d = norm(z_t - z_t0)。然后使用 slerp 在嵌入 z_i 的图像 CLIP 和文本差异向量 z_d 之间旋转，并在整个轨迹中生成具有固定基本 DDIM 噪声 x_T 的图像。

探索文本差异，来自原文中。

作者还进行了一系列实验来探索 CLIP 潜在空间。先前的研究表明，CLIP 容易受到印刷攻击。在这些攻击中，一段文本覆盖在一个对象的顶部，这导致 CLIP 预测文本描述的对象而不是图像中描述的对象（还记得带有 “iPod” 横幅的苹果吗？）。现在，作者尝试生成此类图像的变体，发现尽管图像正确分类的概率非常低，但生成的变体以很高的概率是正确的。尽管该标题的相对预测概率非常高，但该模型从未生成 iPod 的图片。