图像扩散：图文生成的神奇之处

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Updated on Feb 20,2024

图像扩散：图文生成的神奇之处

欢迎回到我们关于图像生成的视频的第二部分，今天我们将讨论一种被称为Diffusion的方法，以及谷歌的Imagine和DALL-E系统。上一次我们讨论了如何将图像表示为视觉单词，并使用大型语言模型生成新的图像。这就是谷歌的Part-T系统的思路。另一种方法是创建一个生成图像的程序，并修改该程序以使用语言，这就是Imagine系统的思路。DALL-E也是Google的另一个文本图像系统。那么图像生成是如何工作的呢？让我们继续往下看。

图像生成的方法

Diffusion方法

图像生成的Diffusion方法是一种将一个分布转化为另一个分布的方法。假设我们有一个随机图像的分布和一个覆盆子图像的分布，我们可以将这两个分布看作是图像空间中的两个点。随机图像是比较容易生成的，而覆盆子图像则比较困难。Diffusion方法的思路是通过逐渐添加噪声使像素变得完全随机，从而将随机图像转化为覆盆子图像。我们可以将这个过程看作是在图像空间中的路径，每一帧都是朝着更加随机的方向迈出的一小步。如果我们将这个动画倒放，就定义了从随机图像到覆盆子图像的路径。有了很多覆盆子图像，我们就能得到很多这样的路径，然后我们就可以使用它们来训练一个神经网络，以预测所有这些路径。

Imagine系统

我们可以使用这个训练好的网络来生成新的覆盆子图像。首先，我们从一个随机图像开始，通过将其输入Diffusion神经网络，得到一个箭头输出。然后，我们沿着这个箭头前进一步，并将新的点再次输入网络，得到第二步。以此类推。现在，我们就有了一个能帮助我们生成覆盆子图像的神经网络。但是，如果我们想要生成苹果、桃子或芒果呢？我们可以为每个水果训练一个不同的Diffusion网络，但有一个更好的解决方案。那就是训练一个单独的Diffusion网络，用水果的名称作为输入。例如，如果我们指定"苹果"，它会给我们一个向量；而如果输入"芒果"，它会给我们另一个向量。这就是网络的条件化。Imagine系统就是基于这个思路实现的。我们真正想要的是以短语或句子为条件，因为有的时候用特定的水果来描述图像并不准确。为了捕捉这种细微的差别，我们需要一个语言模型。

图像生成的原理

随机图像生成

在图像生成过程中，最简单的方法就是为每个像素选择一个随机值，这样就生成了一些噪声模式的图像。这有点像你在电视上调到错误的频道时所看到的情况。

Diffusion的过程

Diffusion方法的基本思想是将随机图像逐渐转化为覆盆子图像。这个过程比较困难，但是将覆盆子图像转化为随机图像相对较容易。我们只需不断添加更多的噪声，直到像素变得完全随机。刚刚展示的动画可以被看作是在图像空间中的一条路径，每一帧都是朝着更加随机的方向迈出的一小步。如果我们倒放这个动画，就可以定义从随机图像到覆盆子图像的路径。如果我们对另一张覆盆子图像重复这个过程，我们就能得到另一条路径，同样可以反向倒放。经过多次重复，使用众多覆盆子图像，我们可以得到很多这样的路径，然后我们就可以用它们来训练一个神经网络，以预测所有这些路径。

使用神经网络生成图像

训练好的网络可以帮助我们生成新的覆盆子图像。首先，我们从一个随机图像的点开始。将其输入Diffusion神经网络后，得到一个箭头输出。如果我们沿着这个箭头移动一步，并将新的点再次输入网络，我们就得到了第二步。以此类推。这样，我们就有了一个可以帮助我们生成覆盆子图像的神经网络。但是，如果我们想要生成苹果、桃子或者芒果呢？我们可以为每个水果训练一个不同的Diffusion网络，但还有更好的选择。我们可以训练一个单一的Diffusion网络，以水果的名称作为输入。例如，如果我们指定"苹果"，它会给我们一个向量，而如果指定"芒果"，则会给我们不同的向量。这就是网络的条件化。Imagine系统则是基于这个思路实现的。

语境感知的图像生成

条件化网络

为了实现更加灵活和多样性的图像生成，我们可以使用条件化网络。这种网络可以根据特定的条件生成不同的图像。在Imagine系统中，我们使用水果的名称作为条件，这样就可以根据不同的水果生成不同的图像。这样我们就不需要为每种水果训练一个单独的网络，而只需要一个网络即可。

句子级语境感知

为了生成更具细节和语境感知的图像，我们需要使用语言模型。例如，在描述图像时，有的时候用特定的水果来表达并不准确。为了捕捉这种微妙的差别，我们需要一个能理解短语或句子的语言模型。当我们以"覆盆子贝雷帽"这样的短语为输入时，语言模型将这些词转化为一种知识表示，然后引导Diffusion模型生成相应的图像。这就是Imagine系统的工作原理。

Imagine系统的使用示例

让我们尝试一些示例，这里有一些Imagine生成的覆盆子贝雷帽的图像。我们也可以试试将覆盆子贝雷帽改为"贝雷帽覆盆子"，这样生成的图像就是由真正的覆盆子构成的帽子。再来看另一个例子，我们在右边的帽子上加入了覆盆子植物的叶子。不知道你是否听说过DALL-E，它是OpenAI推出的另一个文本图像系统。DALL-E在Imagine之前发布，但可以将其视为这两个系统的混合体。DALL-E使用语言模型对视觉单词进行编码，并使用Diffusion将结果解码为图像。与Imagine不同，DALL-E将图像表示为一个称为clip embedding的长向量，这种更抽象的视觉单词表示使其具有了一些很酷的能力。例如，DALL-E可以将一张图像编码为一组视觉单词，然后使用这些单词作为条件来生成风格相似的新图像。非常酷！下面是另一个例子，你可以看到一些有趣的东西，DALL-E的版本在细节上与实际情况有点不一样。这些方法确实会产生一些有趣的错误，比如Part-T将一只活松鼠放进了拿铁咖啡中。使用Imagine生成的图像中，像鳄梨一样的东西放在了熊的鼻子上，而不是在煎饼里。这些系统不擅长计算，这种结果是相当典型的。它们在处理空间关系时也存在困难，Part-T始终将左右顺序混淆。这些系统还容易受到偏见的影响，在某些查询的结果中产生不恰当的结果。这继续是这些和其他先进AI系统面临的挑战。希望你喜欢这个关于文本图像系统的视频。

DALL-E系统的特点

DALL-E系统与Imagine系统相比有着不同的特点。DALL-E通过将图像编码为clip embedding——一组视觉单词的长向量，来表示图像。这种更抽象的视觉单词表示使得DALL-E具有一些独特的能力。例如，可以将一张图像编码为视觉单词，并使用这些单词作为条件生成风格相似的新图像。这使得DALL-E在生成具有相似风格的图像方面更加灵活。

DALL-E与Imagine的结合

DALL-E和Imagine可以结合起来使用，充分发挥各自的优势。DALL-E的clip embedding能够提供更抽象的视觉单词表示，而Imagine则可以根据特定的条件生成不同种类的图像。通过将两个系统结合起来，可以实现更加灵活和多样的图像生成。

图像生成的挑战与问题

图像生成的方法和系统虽然有着很多优势，但也面临着一些挑战和问题。下面我们将介绍一些主要的问题。

错误和奇妙的结果

这些图像生成系统有时会产生出一些错误的和令人惊讶的结果。例如，Part-T将一只活松鼠放进了拿铁咖啡中，Imagine生成的图像中，像鳄梨一样的东西放在了熊的鼻子上，而不是在煎饼里。这些错误和奇妙的结果是相当典型的。

偏见问题

这些图像生成系统也容易受到偏见的影响，会为一些查询产生不恰当的结果。解决这个问题仍然是这些和其他先进AI系统面临的挑战。

结语

希望你喜欢这个关于文本图像系统的视频。我们介绍了图像生成的不同方法，包括Diffusion方法、Imagine系统和DALL-E系统。我们还讨论了图像生成的原理，包括随机图像生成、Diffusion的过程，以及如何使用神经网络生成图像。我们还介绍了语境感知的图像生成，包括条件化网络和句子级语境感知。最后，我们提到了图像生成过程中的挑战和问题。谢谢观看，我们下期再见！