如何评价openai的新工作DALL·E?
一、 技术原理：CLIP 的强大赋能
DALLE 的核心是基于 CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) 模型。CLIP 的 genius 之处在于，它能够理解文本描述和图像之间的关联性，而无需进行显式的标注配对。
训练方式： CLIP 在海量的互联网数据（包含图像和对应的文本描述）上进行训练。它学习将文本和图像映射到同一个潜在空间中。也就是说，如果一个文本描述“一只穿着宇航服的猫在月球上”，CLIP 会将其与一张描绘类似场景的图像在潜在空间中拉近；反之，如果文本和图像内容不相关，则会将它们推远。
DALLE 的生成过程： DALLE 在 CLIP 的基础上，利用 Transformer 架构来生成图像。简而言之，当用户输入一段文本描述时：
1. 文本编码： CLIP 将文本描述编码成一个向量表示。
2. 图像生成： DALLE 的 Transformer 模型接收这个文本向量，并逐步生成图像的像素序列。它并非直接生成像素，而是通过一系列的“注意力”机制，学习将文本中的概念、属性、关系等转化为视觉元素。你可以想象它是一个非常聪明的绘画师，根据你的描述一步步勾勒出图像。
“DALLE”的命名： 这个名字融合了著名超现实主义画家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）和皮克斯动画工作室的机器人瓦力（WALLE），寓意着其在艺术创造和技术探索上的融合。
二、 能力表现：超乎想象的创造力与理解力
DALLE 的核心亮点在于其令人惊叹的能力，具体体现在：
1. 惊人的文本理解能力：
概念组合与融合： DALLE 可以将看似不相关的概念巧妙地融合在一起，生成富有想象力的图像。例如，输入“一个牛油果形状的扶手椅”，它就能准确地生成这样的物品。
属性与风格的精确控制： 用户可以指定物体的颜色、材质、形状，甚至艺术风格（如梵高风格的向日葵、蒸汽朋克风格的汽车）。它能很好地把握这些细微的差别。
空间关系与上下文： DALLE 能够理解物体之间的空间关系和相互作用。例如，“一只猫坐在一个红色的盒子上面”和“一个红色的盒子放在一只猫上面”生成的图像会明显不同。
抽象概念的具象化： 它甚至能够尝试将一些抽象的概念（如“一段悲伤的旋律”、“一种快乐的感觉”）转化为视觉图像，虽然这方面的结果可能更具解释性和主观性。
2. 多样化的生成内容：
写实图像： 可以生成高度逼真的照片，包括人像、风景、物体等。
艺术作品： 能够模仿各种艺术风格，创造出独具匠心的艺术品。
奇幻与科幻： 对于想象力丰富的描述，如“一只穿着盔甲的恐龙在玩电子游戏”，DALLE 也能生成令人惊叹的图像。
合成图像与概念图： 可以合成现实生活中不存在的物品或场景，为设计、概念可视化提供极大的便利。
3. 创造性与独特性：
非凡的创意： DALLE 并非简单地从数据库中检索现有图像，而是通过学习到的模式进行“创造”，因此生成的图像往往具有独特性和意想不到的创意。
为艺术创作提供灵感： 对于艺术家和设计师来说，DALLE 可以作为强大的灵感助手，快速生成大量视觉素材，打破创意瓶颈。
三、 潜在影响：重塑创意产业与人机交互
DALLE 的出现预示着人工智能将在多个领域产生深远影响：
1. 艺术与设计领域：
民主化创作： 任何拥有想法的人都可以通过简单的文本描述生成高质量的图像，降低了艺术创作的门槛。
加速设计流程： 设计师可以快速生成概念图、原型图，极大地提高工作效率。
新的艺术形式： 催生“AI 艺术”这一新的艺术门类，探索人与 AI 协作的创作模式。
2. 内容创作与营销：
个性化内容生成： 为广告、社交媒体、网站等生成大量定制化的视觉内容。
虚拟现实与游戏开发： 快速生成游戏场景、角色、道具，降低开发成本。
3. 教育与研究：
可视化学习： 将复杂的概念转化为直观的图像，辅助教学和学习。
科学可视化： 为科学研究提供新的可视化工具。
4. 人机交互的进化：
更自然的交互方式： 用户可以通过自然语言与机器进行更深度的视觉交互。
AI 成为创意伙伴： AI 不再仅仅是工具，更可以成为创意过程中的协同者。
四、 局限性与挑战：仍需进步的空间
尽管 DALLE 令人印象深刻，但它并非完美无缺，也面临一些局限性和挑战：
1. 细节的准确性与一致性：
手部生成问题： 在早期版本中，DALLE 生成人手时，常常会出现手指数量错误或形态怪异的情况。虽然在后续版本中有所改进，但仍是生成复杂结构的难点。
文本的精确对齐： 对于非常复杂的文本描述，DALLE 可能无法完美地将所有细节都体现在图像中，或者在某些方面出现偏差。
一致性问题： 在生成一系列相关的图像时，保持所有图像在风格和细节上的一致性可能是一个挑战。
2. 理解世界的深度与常识：
物理规律的违背： 有时生成的图像可能会违反基本的物理常识，例如物体的漂浮、不自然的重力现象。
因果关系的理解： 它可能难以理解复杂的因果关系，从而生成逻辑不通的场景。
3. 潜在的伦理与社会问题：
深度伪造 (Deepfakes)： 尽管 OpenAI 有安全防护措施，但 DALLE 仍有可能被用于生成虚假但逼真的图像，加剧信息传播的风险。
偏见问题： 由于训练数据中的偏见，生成的图像可能也会反映出社会中存在的刻板印象或歧视，例如在生成特定职业图像时倾向于某种性别或种族。
版权与原创性： AI 生成内容的版权归属、原创性定义以及对原创艺术家的影响，都是需要深入探讨的法律和伦理问题。
滥用与误导： 被用于生成欺骗性内容、恶意宣传等。
4. 计算资源消耗：
训练和运行如此复杂的模型需要巨大的计算资源，这限制了其在大规模应用中的成本效益。
5. 可控性与微调：
对于某些非常具体或细微的艺术控制需求，用户可能难以通过简单的文本描述完全实现，需要更高级的控制手段。
五、 总结评价
总而言之，OpenAI 的 DALLE 是一款 划时代的文本到图像生成模型。它的最大成就在于：
技术突破： 基于 CLIP 和 Transformer 的创新架构，实现了前所未有的文本与视觉的深度理解和生成能力。
创造力解放： 极大地扩展了创意表达的可能性，让非专业人士也能轻松创作出高质量的视觉内容。
多领域潜力： 对艺术、设计、内容创作、教育等行业都可能带来颠覆性的影响。
然而，我们也要认识到其 尚不成熟的方面：
细节处理和常识理解仍有待提高。
伦理和社会层面的挑战需要持续关注和解决。
DALLE 代表了人工智能在理解和生成人类语言及视觉信息方面迈出了重要一步。它不仅是一个技术奇迹，更是对未来人机协作和创意边界的有力探索。随着技术的不断迭代和优化，以及相关伦理法规的完善，DALLE 及其后续模型将继续改变我们与数字世界互动的方式。
网友意见
// --- 更新：模型和代码开源啦！
文章的链接是 https://arxiv.org/pdf/2105.13290.pdf
之前的demo页面仍然有效，但是依旧没有上线特别耗时的超分辨率和多次生成后选择的部分。
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Demo链接==> CogView图文生成。
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取匿了，因为周六唐老师要稍微介绍一下我的成果，没必要继续匿名了……先放一些CogView文本到图片的效果图。
其实在dalle最早的博客放出来之前，我们也独立地想到了这个VQAE+Transformer的算法框架，只不过投入不够，进展不够快，另外就是训练大模型时有一些意料之外的困难（例如精度），最后我还是基本解决了（虽然DALLE文章出来之后，他们的解法和我们不一样，感觉自己想到的还更加优雅）。不过这种规模的工作被抢先了真的太伤了，估计得想点新的创新点才能发文章……文章发了之前暂时不太会和别人详细交流技术细节了。
欢迎关注 @北京智源人工智能研究院 在20号的发布会~到时候可能放一个Demo网站出来（文章可能还早TAT）
//-----------------原答案-------------------
太夸张了，我搞这个任务快半年了。。。他这个blog中介绍的做法跟我们现在的方法几乎一致（除了大一点），但是我们感觉单纯升到13B完全达不到这个效果。。。因为这个问题跟数据集强相关，想知道数据集。。。（可能这玩意和clip强耦合，需要很多前者的产品）总之就是非常绝望，感觉自己搞的根本没意义，螳臂挡车。。。
120亿参数的DALL·E+CLIP还算是比1700亿参数的GPT-3温柔：）
思维发散一下，以后那些有大规模计算集群的云计算大厂估计就要自己做无标签的大规模预训练模型了，随后将模型release给下游算法公司/开发者用，后者拿着带有domain-specific标签的自有的小规模模型集子再跑一遍微调，做到轻量化，就成为上下游绑定的新生态了…；这也预示着有监督学习的价值基本榨干了，基本上业界下一代人工智能训练的形态会是大规模上游预训练+小规模下游微调的思路。NLP基本走通这个思路(GPT-3)，CV也会跟随这个思路，由此改变CV的格局和开发模式，那对于开发者而言，适应算法并不难，要取舍的是适应这种生态。
Hinton也曾经说过【未来AI系统主要是无监督的；在学习共性和对共性是否存在做出反应的能力方面，无监督学习的能力几乎到人类水平。比如在人类视觉皮层寻找启发：人类的视觉采用一种重建的方法来学习，事实也证明，机器视觉系统中的重建技术增强了它们抵抗对抗性攻击的能力。然而，如果你采用一个拥有数十亿参数的系统，对某个目标函数执行随机梯度下降，它的效果会比你想象的好得多，规模越大，效果越好】。因此，无/自监督学习是未来的方向，但是当下至少两个问题待解决：一是如何设计更好的评价指标；二是如何扩展到更大体量的训练数据上去。当下具备这种能力的大厂也就是Google和FB…等。
Btw：利好GPU市场吧；这跟数据类型、神经网络类型或者graph类型相关了。未来GPU在AI主流workload中的用途还是做训练，做Inference任务用浮点结构是资源浪费+费电；未来，无监督学习的数据量更大，维度更高，GPU更接近需求，这也会间接导致另一种分化：训练和推理的需求差异越来越大了。
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