Google MUSE AI造物神器 現身解密
Table of Contents
- 介紹
- MUSE 模型的不同之處
- 應用場景
- Zero-Shot Mask-Free Editing
- Mask-Free Editing Controls Multiple Objects
- Zero-Shot Inpainting and Outpainting
- MUSE 模型的架構
- 什麼是 VQAN Tokenizer
- 討論:MUSE VS Stable Diffusion
- 結論
介紹 {#introduction}
在這個影片中,我們將探討一個名為 Muse 的新穎 AI 模型,它可以進行快速高品質的文字轉圖像生成和編輯。Google Research 團隊開發了這個基於 Transformer 模型的 MUSE,並聲稱它比傳統的擴散或自回歸模型更高效。我們將深入了解 MUSE 的架構、運作原理以及其在不同應用場景下的表現。
MUSE 模型的不同之處 {#differences-of-muse-model}
MUSE 與穩定擴散模型或其他模型的不同之處在於它採用了一種稱為「文本到圖像 Transformer 模型」的方法。相比於像 Imagine、DALL-E 或穩定擴散這樣的像素空間擴散模型或自回歸模型,MUSE 利用了離散的單詞空間進行訓練,並且只需較少的取樣迭代次數。這種並行解碼的方法使得 MUSE 在效率上更加優越。
MUSE 的訓練方式是基於一個遮罩建模任務,在離散的單詞空間中對文本嵌入進行生成隨機遮罩的圖像單詞的預測。通過使用來自預訓練的大型語言模型的文本嵌入,MUSE 實現了更細緻的語言理解,從而獲得更好的圖像生成和對視覺概念的理解,如對象、空間關係、姿態、計數等。這款擁有 9 億多個參數的模型在 CC3M 數據集上取得了新的最先進結果,其 FID 分數超過了同類 30 億參數模型。
Pros:
- MUSE 使用了離散的文本單詞空間,相比於像素空間模型,提供了更高效的圖像生成和編輯。
- 基於預訓練大型語言模型的文本嵌入,使得 MUSE 具備了更細緻的語言理解和圖像生成能力。
Con:
應用場景 {#applications}
MUSE 可以應用於多種場景,下面是幾個例子:
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文字轉圖像生成:MUSE 可以快速生成高品質的圖片,如彩色圖片、動物照片、景觀照片等。根據給定的文字提示,模型能夠迅速生成相應的圖像,並以很短的時間內完成處理。
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無遮罩自由編輯:MUSE 可以通過遍歷迭代生成圖像單詞,對圖片進行零遮罩的自由編輯。例如,如果原始圖片中是一隻戴領帶的貓,你可以通過更改文本提示來將其編輯為一隻狗、一隻豬或一隻貓頭鷹。
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多對象無遮罩編輯:MUSE 還支持使用文本提示對圖片中的多個對象進行編輯。你可以通過更改文本提示來變更圖片中的多個對象,例如將原始圖片中的蛋糕替換為可頌與白咖啡。
這些應用場景展示了 MUSE 模型的強大功能和優勢,使得圖像生成和編輯更加便捷和高效。
Zero-Shot Mask-Free Editing {#zero-shot-mask-free-editing}
MUSE 模型具備零遮罩的無痕編輯功能,通過在文本提示條件下對圖像單詞進行迭代取樣,可以快速實現零遮罩編輯。例如,如果你想將原始圖片中的貓編輯成狗,只需更改文本提示即可。
範例:
- 原始圖片:貓戴領帶
- 文本提示:狗
- 編輯結果:生成一張編輯後的狗圖片
在這個過程中,模型根據文本提示生成相應的圖像,並逐漸進行迭代,最終實現了圖像的編輯。
Mask-Free Editing Controls Multiple Objects {#mask-free-editing-multiple-objects}
MUSE 模型不僅可以進行遮罩自由編輯,還可以通過文本提示同時編輯圖像中的多個對象。例如,如果原始圖片中有一瓶 Pinot Grigio 和一杯白葡萄酒,你可以通過更改文本提示來將其中一個對象替換為其他對象。
範例:
- 原始圖片:一瓶 Pinot Grigio 和一杯白葡萄酒
- 文本提示:一杯紅葡萄酒和一個葡萄酒瓶塞
- 編輯結果:生成一張編輯後的圖片,其中原本的葡萄酒瓶塞被替換為一個紅葡萄酒杯
這個示例展示了 MUSE 模型如何通過改變文本提示來同時編輯圖像中的多個對象,讓使用者能夠靈活地控制圖像的內容。
Zero-Shot Inpainting and Outpainting {#zero-shot-inpainting-outpainting}
MUSE 模型還支持零遮罩的修補和插圖功能,通過使用文本提示和圖像取樣來快速實現。例如,你可以在一張紐約的背景圖中,將背景換成巴黎或舊金山的景色,或者在一張照片上修補刪除的區域。
範例:
- 原始圖片:紐約的背景
- 文本提示:巴黎的背景
- 編輯結果:生成一張背景為巴黎景色的圖片
這個示例展示了 MUSE 模型在修補和插圖方面的應用,無需遮罩,只需改變文本提示即可實現圖像的修補或插圖。
MUSE 模型的架構 {#architecture-of-muse}
MUSE 模型使用了一種包含文本編碼器和 VQAN Tokenizer 的架構。該模型包含了兩個獨立的 Transformer 網絡:低分辨率網絡和超分辨率網絡。
- 文本編碼器(Text Encoder):負責對輸入文本進行編碼,得到文本嵌入(Text Embedding)。
- VQAN Tokenizer:負責根據文本嵌入和遮罩生成的圖像單詞,進行圖像重建。
低分辨率網絡使用基礎 Transformer 進行圖像重建,並受到文本嵌入的條件限制。超分辨率網絡則同時接受重建的低分辨率單詞和文本嵌入,並進行高分辨率單詞的生成。這樣的架構使得 MUSE 可以生成更高品質的圖像。
這個架構對於圖像生成和編輯的效果起到了關鍵作用,讓 MUSE 擁有了出色的表現。
什麼是 VQAN Tokenizer {#what-is-vqan-tokenizer}
VQAN Tokenizer(矢量量化高斯內核編碼器)是 MUSE 模型中一個重要的組件,用於對圖像進行處理和編碼。在 MUSE 模型中,有兩個獨立的 VQAN Tokenizer 網絡:一個用於低分辨率圖像,另一個用於超分辨率圖像。
VQAN Tokenizer 通過將圖像轉換為向量表示,並將其量化為離散的特徵空間,實現了對圖像的編碼和重建。通過使用彼此獨立的低分辨率和超分辨率網絡,VQAN Tokenizer 可以更好地捕捉圖像的細節和特徵,並生成高質量的圖像。
VQAN Tokenizer 技術的運用使得 MUSE 模型能夠精確地生成和編輯圖像,並展現出卓越的性能。
討論:MUSE VS Stable Diffusion {#muse-vs-stable-diffusion}
MUSE 模型與穩定擴散模型在許多方面存在差異。首先,MUSE 模型不是基於像素空間擴散,而是基於離散的圖像單詞空間進行操作。這種操作方式使得 MUSE 模型更加高效並且能夠更快速地生成和編輯圖像。
另外,MUSE 模型利用預訓練的大型語言模型的文本嵌入,實現了更細致的語言理解和圖像生成能力。這種細粒度的語言理解使得 MUSE 能夠更好地捕捉視覺概念,如對象、空間關係、姿態等,從而實現更精確的圖像生成和編輯。
總體而言,MUSE 模型相對於穩定擴散模型具有更高的效率和更強大的功能,使得圖像生成和編輯更加容易和高效。
結論 {#conclusion}
本文介紹了 MUSE 模型的特點和應用場景,並深入了解了其架構和運作原理。MUSE 模型通過使用文本嵌入和 VQAN Tokenizer 技術,實現了高效快速的文字轉圖像生成和編輯。根據已有的結果和應用案例來看,MUSE 在圖像生成和編輯方面具有出色的表現和潛力。
未來,我們期待更多的研究和發展,以進一步改進 MUSE 模型的效能和功能。
Highlights
- MUSE:一個快速高品質的文字轉圖像生成和編輯 AI 模型。
- MUSE 使用 Transformer 和 VQAN Tokenizer 技術進行圖像生成和編輯。
- 高效率:MUSE 模型運作在離散的圖像單詞空間,並具有並行解碼的能力,相比其他模型更高效。
- 多應用場景:MUSE 可以應用於文字轉圖像生成、無遮罩編輯、多對象編輯和修補插圖等多種場景。
- VQAN Tokenizer 技術:MUSE 使用 VQAN Tokenizer 對圖像進行編碼和重建,提升了圖像生成和編輯的效能。
常見問題解答
問:MUSE 模型的代碼是否已公開?
答:目前尚未公開 MUSE 模型的代碼,但可能在未來的某個時間點進行公開。
問:MUSE 模型相比穩定擴散模型的優勢是什麼?
答:MUSE 模型相對於穩定擴散模型具有更高的效率和更強大的功能。它採用了並行解碼和離散單詞空間操作的方式,以實現更快速、更高質量的圖像生成和編輯。
問:MUSE 模型如何實現零遮罩自由編輯?
答:MUSE 模型利用文本提示和圖像取樣的方式實現了零遮罩自由編輯。通過在文本提示的條件下進行圖像單詞的迭代取樣,可以快速實現對圖像的無痕編輯,而無需使用遮罩。
問:MUSE 模型是否支持多對象編輯?
答:是的,MUSE 模型支持使用文本提示對圖像中的多個對象進行編輯。通過更改文本提示,可以同時編輯圖像中的多個對象,實現更加靈活和自由的編輯效果。
問:MUSE 模型如何實現修補和插圖功能?
答:MUSE 模型通過使用文本提示和圖像取樣的方式實現了修補和插圖功能。通過更改文本提示,可以將原始圖像中的某些部分進行修補或替換,實現圖像的修補和插圖效果。