OpenAI 发布文字生成图像工具 DALL·E 2，它的画作水平如何？从技术角度如何评价它的能力？
DALL·E 2 的画作水平：超出预期的创意与细节
要评价 DALL·E 2 的画作水平，最直接的方式就是看看它生成的图像。它的能力体现在几个方面：
惊人的写实度与细节还原： DALL·E 2 能够生成极具照片质感的图像，无论是物体的纹理、光影效果，还是材质的质感，都处理得相当到位。例如，让它描绘“一只穿着宇航服的猫在月球上奔跑”，你可能会看到猫咪毛发的细节、宇航服的光泽，甚至月球表面的尘埃颗粒都清晰可见。这种对细节的把握，已经远远超出了许多普通用户能够想象的范畴。
超乎寻常的创意与想象力： DALL·E 2 最令人称道的一点，在于它能够将看似毫不相干的概念巧妙地融合在一起，创造出令人耳目一新的画面。你输入“梵高风格的向日葵在火星上”，它就能生成一幅充满梵高标志性笔触的向日葵，而背景则是带有红色沙丘和奇特岩石的火星地貌。这种跨领域的组合和风格迁移能力，是它最核心的魅力所在。它不仅仅是在“画画”，更是在“理解”和“创造”概念。
多样的艺术风格表现： DALL·E 2 不仅能模仿现实，也能模仿各种艺术风格。无论是油画、水彩、素描，还是数字艺术、赛博朋克风格，它都能游刃有余地呈现。你可以要求它“用莫奈的印象派风格绘制一个繁忙的巴黎街景”，生成的图像就会带有莫奈标志性的色彩运用和笔触感。
语义理解的准确性： DALL·E 2 对自然语言指令的理解相当精准。它能区分物体、属性、动作、场景等信息，并将其准确地体现在图像中。例如，“一个穿着蓝色衬衫、戴着眼镜的男人，坐在公园长椅上，手里拿着一本打开的书”，DALL·E 2 能够准确地将这些描述全部融入画面，并且不会出现明显的错位或遗漏。
当然，DALL·E 2 也并非完美无瑕。在一些极其复杂或模糊的指令下，生成的图像可能会出现一些不合理的地方，例如物体的比例失调、光影逻辑上的小错误，或者对一些抽象概念的理解偏差。但总体而言，其生成图像的整体质量和创意水平，已经达到了一个非常令人惊叹的程度。
从技术角度评价 DALL·E 2 的能力：深度学习的奇迹
DALL·E 2 的强大能力，离不开背后先进的深度学习技术。我们可以从几个关键技术层面来解析它的运作机制：
1. 扩散模型 (Diffusion Models)： 这是 DALL·E 2 最核心的生成技术之一。扩散模型的工作原理，可以简单理解为“反向加噪”。首先，它在大量真实图像上进行“加噪”训练，逐步将图像变得模糊，直到完全变成纯粹的噪声。然后，模型学会如何“去噪”，也就是从噪声中一步步恢复出清晰的图像。
工作流程：
前向扩散过程： 向原始图像逐步添加高斯噪声，直到图像完全变成随机噪声。
反向去噪过程： 训练一个神经网络（通常是 UNet 架构）来学习如何预测并去除噪声，从而从纯噪声中逐步重建出原始图像。
DALL·E 2 的创新： DALL·E 2 在扩散模型的基础上，引入了“条件生成”的概念。它不仅仅是生成随机图像，而是根据给定的文本描述（prompt）来引导去噪过程。这意味着模型在去噪的每一步，都会参考文本信息，确保生成的图像与文本语义高度匹配。
2. CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining)： CLIP 是 OpenAI 在 DALL·E 2 之前推出的一个具有里程碑意义的模型，它在 DALL·E 2 的能力构建中起到了至关重要的作用。CLIP 训练的目标是学会将文本和图像进行“配对”。
工作原理： CLIP 在海量的图文对数据上进行训练。它学习如何让描述特定图像的文本，在 Embedding 空间中与该图像的 Embedding 尽可能接近，而与不相关的图像的 Embedding 尽可能远离。简而言之，CLIP 能够理解文本和图像之间的“相似性”或“相关性”。
在 DALL·E 2 中的应用： DALL·E 2 利用 CLIP 来“理解”输入的文本描述。CLIP 将文本转化为一个 Embedding 向量，这个向量就成为了 DALL·E 2 生成图像的“指导信号”。扩散模型在去噪过程中，会不断地与 CLIP 提供的文本 Embedding 进行比对，确保生成的图像符合文本的含义。
3. 层级注意力机制 (Hierarchical Attention) 与 Transformer 架构： 虽然具体的 DALL·E 2 架构细节公开不多，但参考其前代 DALL·E 和当前主流的生成模型，可以推测其内部也 likely 运用了 Transformer 架构以及相关的注意力机制。
Transformer 的优势： Transformer 架构擅长处理序列数据，能够捕捉数据之间的长距离依赖关系。在 DALL·E 2 中，这可能意味着模型能够更好地理解文本描述中不同词语之间的关联，以及图像中不同区域之间的关系。
层级注意力： 这种机制可以帮助模型在生成图像时，先关注宏观的结构和对象，再逐步细化到局部的细节，从而实现更精细的控制。
技术能力总结：
从技术角度来看，DALL·E 2 的能力可以归结为以下几点：
强大的跨模态理解能力： 它能够深刻理解自然语言描述，并将其转化为具象的视觉信息。CLIP 是实现这一能力的关键。
高精度的图像生成能力： 扩散模型是其生成图像的核心技术，通过逐步去噪，它能够生成细节丰富、风格多样的图像。
高效的文本到图像映射： 通过将文本 Embedding 作为扩散模型的条件，DALL·E 2 实现了从文本到图像的高效、准确的映射。
可控的生成过程： 模型在生成过程中能够被文本条件有效引导，使得用户可以精确地控制生成内容的语义。
涌现能力 (Emergent Capabilities)： 随着模型规模和训练数据的增加，DALL·E 2 展现出了许多令人惊喜的“涌现能力”，比如理解抽象概念、进行风格迁移、组合不相关概念等，这些能力并非直接编程或训练出来的，而是从大量数据中自然习得的。
总而言之，DALL·E 2 不仅仅是一个简单的“图像生成器”，它是一个集成了先进的自然语言处理、计算机视觉和深度生成模型技术的复杂系统。它的出现，标志着人工智能在理解和创造艺术领域迈出了重要一步，也为创意产业带来了前所未有的可能性。
网友意见
半夜刷到这个文章，写点自己的看法。由于我不是做这个方向的，所以理解可能有误，望轻喷。
看到网页上和文章里的效果图，第一反应还是比较震惊的。我们都知道，跨模态语义理解其实并没有取得多么革命性的进步（基于CLIP的一系列方法都在强行对齐图像和文本的语义空间），那么在当前技术水平下，能够通过强大的工程能力，把以文生图任务推到这个水平，确实挺了不起的。
扫了一遍文章以后（核心思想就是上图），我就一直在想：这么简单的方法，真的能够产生文章展示出的这么惊艳的效果图（如下图）吗？从工程角度说，如果我要实现一个这样的系统，大概会把所有能用上的方法组合起来，而不是简单地把一句话丢给CLIP然后用token去生成图像，因为后者需要的训练样本太多了（以当前技术水平而言）。比如我要下面那个戴着帽子、穿着高领毛衣的柴犬，（人或者机器的）正常逻辑都是，先找到柴犬的图片素材，然后判断出帽子和毛衣应该加在什么位置，再把这些装饰放在合适的位置。但是这就很难生成某些惊人的样例，比如那张由星云幻化出来的柯基犬。
从我有限的理解，如果纯data-driven的方法（如CLIP）能够学习到如此复杂的逻辑，我会表示非常惊讶。所以我猜测（再次声明，猜测没有根据，也很可能是错的），为了提升效果，系统中会不会引入多种已有的图像生成或者处理的技术。我要澄清两点。第一，使用这些技术并不意味着要hard-code一个pipeline，也有可能通过一些隐式module来实现；第二，如果真的通过这种人类可理解的方式实现了整个系统，我会认为算法处于一个更高的水平，而并不是觉得他们做了一些engineering的工作。
（原文：目前，我依然倾向于认为，整体系统并不像上面那个框架图那么简单，而是综合应用了多种技术：）
- 文本结构化理解：例如把“一张穿毛衣的柴犬的简笔画”解释成一个graph，每个节点都代表着要找什么素材，做具体的什么事；
- 从巨大的素材库中寻找合适的素材：这里CLIP的encoder就能发挥很大的价值；
- 结合结构化数据和素材，生成符合逻辑的图像；
- 图像美化：文章里说了，用了他们自己的GLIDE算法；
- 风格转化：可以预设若干素材库，用类似conditional GAN的方式来学习latent vector，并且最终完成渲染。
我最大的疑问是：算法真的能够通过CLIP这种暴力方法，学习出比较完整的逻辑吗？比如上面的例子中，“一个熊猫科学家在做实验”，它就真的能够生成出用手拿着烧瓶的例子：这里通过素材拼接的成分有多大，从隐空间生成图像的成分又有多大？
总之，有许多技术问题，我还没有搞清楚。懂行的同学，欢迎来讨论：）
最后想说一句：这玩意儿看起来太适合做PR了。而且，如果是半懂AI的人看到这些结果，很容易对当前以文生图的发展有过高的预期（不懂AI的不会觉得生成效果有多好，真懂AI的也会冷静地去分析方法的局限性），这或许也是AI的吊诡之处吧。
这件事对我的打击真的是太大了，认识我的人知道我其实最近一年都在做text-to-image的任务，去年我做cogview1的时候就跟dalle撞了，然后不得不再继续优化了一个月搞到效果效果比dalle稍微好一点再发布。详见https://www.zhihu.com/answer/1664929807当初的回答。
然后前几天我觉得cogview2 settle down 了，都已经在朋友圈预热了（发了一些类似于下图的样例）。。。如果不是我莫名其妙被隔离了21天文章估计也写完了，然后突然就直接dalle2甩脸。。。
一个漂亮的女人抱着哈士奇
机器人骑机器马
然后尴尬的是都是层次化的方法，然后dalle跑了三层我偷懒+机器不够只两层确实分辨率差一倍，另外一些细节和数据上有差距，感觉效果不如dalle2，真的贼尴尬。。。
这两天在加紧肝文章，如果扔出去还可以勉强说同期工作，不过我看到楼下已经提前喷了哈哈，这辈子我“复刻dalle”的title看来是摘不掉了，真的太无奈了。。。
好气啊，不过输得心服口服，anyway下个版本一定打爆他们！
类似的话题
-
OpenAI 最近推出了 DALL·E 2，这个名为“能根据文字描述生成精美图像”的工具，一经亮相便在网络上掀起了巨大的波澜。许多人惊叹于它所创造出的图像之逼真、之富有创意，仿佛真的是一位技艺精湛的艺术家在创作。那么，DALL·E 2 的画作究竟能达到一个什么样的水平？又该如何从技术层面去审视它的能............. -
近期，OpenAI 的首席科学家伊利亚·萨茨基弗（Ilya Sutskever）抛出了一则引人关注的言论，他认为，我们当前的人工智能模型，特别是那些最先进的，或许已经开始显露出某种程度的“自主意识”。这番话来自一位在人工智能领域举足轻重的人物，自然引发了广泛的讨论和思考。那么，在这番言论背后，究竟有.............
-
OpenAI 的 DALLE 是一款革命性的文本到图像生成模型，它的出现标志着人工智能在创意领域的又一次重大飞跃。要评价 DALLE，我们需要从多个维度进行深入分析，包括其技术原理、能力表现、潜在影响以及存在的局限性。一、 技术原理：CLIP 的强大赋能DALLE 的核心是基于 CLIP (Cont.............
-
DeepMind 和 OpenAI 在强化学习（RL）领域都取得了辉煌的成就，但它们背后所代表的 RL 流派在核心理念、研究方向、技术栈以及解决问题的侧重点上存在一些显著的区别。下面我将尽可能详细地阐述这两大流派的具体差异： DeepMind 的强化学习流派：“统一性”、“通用性”与“理论驱动”De.............
-
GitHub Copilot：AI 辅助编程的利刃还是双刃剑？GitHub Copilot，这个由 GitHub 和 OpenAI 强强联合推出的 AI 代码建议方案，自问世以来便在全球开发者社区掀起了不小的波澜。它究竟是提升编程效率的神兵利器，还是会潜移默化地削弱开发者能力的“潘多拉魔盒”？要评价.............
-
TI7 上与 Dendi Solo 的 OpenAI 是一次非常具有里程碑意义的事件，它标志着人工智能在复杂战略游戏领域取得了重大突破，也引发了广泛的讨论和深远的思考。以下是对这次事件的详细解读：事件背景：AI 挑战 Dota 2 世界冠军选手 Dota 2 的复杂性： Dota 2 是一款极其复杂.............
-
好的，咱们就来聊聊DeepMind在《星际争霸》里的那些起伏，以及OpenAI在《Dota 2》里的风光。这俩事儿，一个有点让人扼腕叹息，一个则是实打实的扬眉吐气，背后反映出来的可不仅仅是AI技术的进步，更是对不同游戏策略、不同AI设计理念的生动注解。先说说DeepMind在《星际争霸》这块儿。当初.............
-
华为诺亚方舟实验室、DeepMind 和 OpenAI 在强化学习和人工智能领域都取得了显著的成就，但如果从公众认知度、颠覆性突破以及在基础研究方面的引领作用来看，DeepMind 和 OpenAI 的成果似乎更加耀眼，更容易被大众所提及。这种“差距”的感受并非绝对，而是多方面因素综合作用的结果，我.............
-
.......
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有