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问题

如何评价DALL-E模型的实现？

回答
DALLE，这个名字本身就带着几分神秘与艺术气息，由OpenAI在2021年首次发布，随后的DALLE 2和DALLE 3更是将AI生成图像的能力推向了一个新的高度。要评价DALLE的实现，我们需要从几个关键维度深入剖析，看看它究竟是如何做到令人惊叹的。

核心技术：Transformer与Diffusion Model的巧妙融合

DALLE的强大之处，很大程度上源于其对两种前沿深度学习技术的成功运用。

Transformer的基石作用： 在DALLE早期版本中，Transformer扮演了至关重要的角色。想象一下，DALLE需要理解人类输入的自然语言描述，并将其转化为视觉信息。Transformer，尤其是其强大的注意力机制，使得模型能够捕捉文本中单词之间的复杂关系，理解“一只宇航员猫在月球上骑着独角兽”这样的抽象概念。文本被编码成一系列的向量表示，然后与图像的向量表示进行交互，实现文本到图像的映射。这种序列到序列的转换能力，使得DALLE能够精确地理解和执行各种指令。

Diffusion Model的画龙点睛： DALLE 2及之后的版本，则引入了扩散模型（Diffusion Model）作为核心的图像生成器。扩散模型的工作原理可以类比于“去噪”。它首先会给一张真实图像添加大量的随机噪声，使其变得模糊不清。然后，模型通过学习一个逆向过程，逐步去除噪声，最终从完全的噪声中“重构”出清晰的图像。
DALLE的巧妙之处在于，它将Transformer生成的文本嵌入（text embedding）融入到扩散模型的去噪过程中。这意味着，模型在“去噪”的每一步，都会参考文本描述，指导噪声的去除方向，从而生成符合要求的图像。这种“条件性扩散”极大地提升了生成图像的质量和与文本的匹配度。

可以这样理解：Transformer像一个理解语言的“策展人”，它将你的文字需求转化为一系列的“艺术指导”。而扩散模型则像一个技艺精湛的“画家”，根据这些“指导”，从一片混沌中一点点勾勒出最终的作品。

文本理解的深度与广度：不止是字面意思

DALLE最令人印象深刻的方面之一，就是它对文本描述的理解能力。它不仅仅是简单地匹配关键词，而是能够理解：

概念的组合： 比如“一只戴着红帽子的蓝色小狗”，DALLE能够准确地将“蓝色”属性赋予“小狗”，并将“红帽子”这个物体放置在狗的头上，而不是生成一个红帽子的蓝色物体。
抽象概念的具象化： 像“忧郁的微笑”或“宁静的孤独”，DALLE也能尝试将其转化为视觉上的情感表达。这需要模型具备对情感、氛围的深层理解。
风格的模仿： 用户可以指定“梵高风格的日落”或“赛博朋克风格的城市”，DALLE就能够学习并应用特定的艺术风格，生成具有独特视觉语言的作品。
空间关系和属性的精确控制： “一个苹果放在一个盘子左边”，DALLE可以理解并准确描绘出这种空间布局。

这种强大的文本理解能力，是基于海量互联网数据的训练。DALLE接触了数亿甚至数十亿对“文本图像”的配对数据，从中学习到了语言和视觉世界之间的对应关系。

图像生成的多样性与创造力：打破思维定势

DALLE的实现，带来了前所未有的图像生成多样性和创造力。

前所未有的组合： 它可以将毫不相干的物体、概念、风格进行大胆的组合，创造出令人意想不到的视觉效果。这使得它成为艺术家、设计师、甚至是普通用户激发灵感的神奇工具。
细节的丰富性： 随着版本的迭代，DALLE生成的图像在细节上越来越逼真、细腻，无论是纹理、光影还是材质，都能够展现出令人信服的效果。
多种艺术风格的驾驭： 从写实主义到抽象主义，从水彩到油画，DALLE能够适应多种艺术媒介和风格，并且在不同的风格下都能保持较高的一致性和质量。

挑战与局限性：并非完美无缺

尽管DALLE的实现非常令人瞩目，但它也面临着一些挑战和局限性：

对“上下文”的理解： 在处理非常复杂的、多步骤的指令时，或者需要严格的逻辑推理时，DALLE偶尔会出现理解偏差，生成不完全符合预期的图像。
生成特定内容上的限制： 出于伦理和安全考虑，OpenAI为DALLE设置了内容生成限制，例如禁止生成暴力、仇恨、成人内容或侵犯他人权利的内容。这虽然是负责任的做法，但也意味着其创造力在某些方面受到了约束。
对“无意义”输入的处理： 当输入的文本描述本身是矛盾或不合逻辑的，DALLE的处理方式可能会变得不可预测，或者生成一些奇特的、难以解释的结果。
计算资源的消耗： 训练和运行如此复杂的模型需要巨大的计算资源，这使得普通用户很难自行搭建和使用。

总结：一次对AI潜力的深刻探索

DALLE的实现，是AI领域的一次里程碑式的突破。它不仅展示了Transformer和Diffusion Model结合的巨大潜力，更重要的是，它将AI从一个纯粹的分析工具，转变为一个具有创造力和艺术表现力的实体。

从技术实现上讲，DALLE是一个庞大且复杂的系统，它依赖于先进的算法、海量的数据和强大的计算能力。但从更深层次的意义上讲，它的实现也激发了我们对AI与人类创造力关系的全新思考。它让我们看到，AI并非只是模仿，而是有能力进行“创造”，而且是那种能够超越人类既有认知的、意想不到的创造。

DALLE就像是打开了一扇门，让我们得以一窥AI在艺术、设计、乃至我们日常沟通和思考方式上可能带来的深刻变革。它的实现，不仅是技术上的成功，更是对人类想象力边界的一次拓展和挑战。

网友意见

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DALL-E的具体实现，openAI没有公布，github上发布的代码只有一个dVAE的模型，相当于只有一半。

但Hugging Face和谷歌云团队，按照自己的理解，实现了一个DALL·E mini模型，可从中了解一二。

DALL·E mini模型，在限于更小的硬件资源的情况下，效果还不错，模型比原来的DALL-E小27倍，在单个TPU v3-8上只训练了3天。看到Literature Review了10天，我瞬间绷不住了，真香。


模型结构如下图，在训练过程中，输入图像和文本对。

  • 图像通过一个VQGAN编码器进行编码，该编码器将图像转化一系列token。
  • 文本通过一个BART编码器进行编码。
  • BART编码器的输出和编码后的图像被送入BART解码器，这是一个自动回归模型，其目标是预测下一个token。
  • 损失函数是预测文本token和图像token的softmax交叉熵。

在推理时，只使用标题，用于生成图像：

  • 标题通过BART编码器进行编码。
  • 一个<BOS>标记（识别 "Beginning Of Sequence "的特殊标记）通过BART解码器输入。
  • 根据解码器，预测下一个token的分布，对图像token进行顺序生成。
  • 图像token的序列通过VQGAN解码器进行解码。
  • CLIP用于选择最佳生成的图像。

图像编码器和解码器，使用的是VQGAN。

VQGAN的目标是将图像编码为一连串的离散token，如果直接用pixel当做token，那边词表会有256^3那么大，而序列长度有256 * 256那么大，放进transformer内存瞬间就炸了。

codebook使用感知损失加GAN判别器损失来训练。编码器输出与codebook索引对应。一旦图像被编码成一连串的token，它就可以被用于任何transformer模型。

在DALL·E mini模型中，图像将被编码为16 x 16 = 256个离散的token，这些token来自16384大小的词汇表。解码后的图像是256 x 256（每边16 x 16）。

训练方法是用seq2seq的方法，用前面的序列预测下一个token，结合上mask的设计，可以实现行预测或者列预测。这种transformer做seq2seq的方法来自于UNILM，感兴趣的同学可以去了解下。

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DALL-E官方论文代码终于放出，OpenAI是如何实现图像版GPT-3的?

今年1月份openAI发布了DALL-E模型，能够根据文本生成效果惊艳的图像，并且参数量达到了120亿，被称为“图像版GPT-3”。

最近，openAI放出了DALL-E的论文和部分代码，使得大家能够进一步一窥究竟。根据本次开出的论文《Zero-Shot Text-to-Image Generation》[1]，简单整理了一下DALL-E的整体架构，如图1所示，DALL-E的推理主要分为三个阶段，其中前两个阶段对应论文中的Stage One和Stage Two。

在第一个阶段，将256×256的图片分为32×32个patch，然后使用训练好的离散VAE模型的encoder将每个patch映射到大小为8192的词表中，最终一张图片转为用1024个token表示。在第二个阶段，使用BPE-encoder对文本进行编码，得到最多256个token，token数不满256的话padding到256；再将256个文本token与1024个图像token进行拼接，得到长度为1280的数据；最终将拼接的数据输入训练好的具有120亿参数的Transformer模型。在第三个阶段，对模型生成的图像进行采样，并使用同期发布的CLIP模型[2]对采样结果进行排序，从而得到与文本最匹配的生成图像。

DALLE包括三个独立训练得到的模型：dVAE，Transformer和CLIP，其中dVAE的训练与VAE基本相同，Transformer采用类似GPT-3的生成式预训练方法。下面对DALL-E采用的dVAE模型和Transformer模型做简单介绍，对CLIP感兴趣的朋友可以参考[2]。

  • dVAE

dVAE主要用来为图像的每个patch生成token表示，这次openAI开出的代码就是dVAE的推理代码。dVAE的encoder和decoder的机构较为简单，都是由bottleneck-style的resblock组成，但与常见的VAE相比，dVAE有以下两点区别：

1、dVAE的encoder是将图像的patch映射到8192的词表中，论文中将其分布设为

在词表向量上的均匀分类分布，这是一个离散分布，由于不可导的问题，此时不能采用重参数技巧。DALL-E使用了Gumbel-SoftMax trick来解决这个问题，对Gumbel-SoftMax trick感兴趣的朋友可以参考[3]。

2、在重建图像时，真实的像素值是在一个有界区间内，而VAE中使用的Gaussian

分布和Laplace分布都是在整个实数集上，这造成了不匹配的问题。为了解决这个问题，论文中提出了logit-Laplace分布，如下式所示：



  • Transformer

Dall-E中的Transformer结构由64层attention层组成，每层的注意力头数为62，每个注意力头的维度为64，因此，每个token的向量表示维度为3968。如图2所示，attention层使用了行注意力mask、列注意力mask和卷积注意力mask三种稀疏注意力。


Transformer的输入如图3所示，其中pad embd通过学习得到，根据论文介绍，为每个位置都训练了一个pad embd，即256个pad embd，在对文本token进行pad时，使用对应位置的pad embd。

总的来说，目前公开的DALL-E的实现在模型结构上并没有太多创新，而是合理利用了现有的模型结构进行组合，并采用了一些trick解决了遇到的问题，从而在大数据集上训练得到超大规模的模型，取得了令人惊艳的效果，这也符合openAI的一贯风格。但无论如何，DALL-E在深度学习能力边界探索的道路上又前进了一步，也再一次展示了大数据和超大规模模型的魅力。美中不足的是，DALL-E包含了三个模块，更像是一个pipeline，而对于普通的研究者来说，要运行这样一个复杂的大规模模型是一件很困难的事情。

参考文献请见：

【1】Zero-Shot Text-to-Image Generation, 2021.

【2】Learning transferable visual models from natural language supervision, 2020

【3】The Gumbel-Softmax Trick for Inference of Discrete Variables

(casmls.github.io/genera)

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