DALL-E 人工智能的艺术家

简介: DALL-E 人工智能的艺术家

*人工智能已经迎来第三次浪潮,一方面,人工智能已经应用于社会的方方面面,并日益发挥着无可替代的作用;另一方面,人工智能存在着局限性以及争议。你对人工智能的应用场景或人工智能的争议有什么理解呢?快来分享一下吧!


选择一: 人工智能的【能】


应用场景

超现实主义强调梦幻与现实的统一才是绝对的真实,而如今OpenAI创造的DALL·E图像生成器,能够直接通过文本描述生成类似超现实主义的图像,让机器也能拥有顶级画家、设计师的创造力。


人工智能技术

DALL.E:

论文链接:https://readpaper.com/paper/672206509969932288


应用现状

先感受一下DALL·E生成图像,下图是当我们输入文本"牛油果形状的扶手椅。仿梨型的扶手椅。"时的图片输出DALL·E果然生成了众多画风不同的超现实主义的图片,像真实存在的一样。

DALL·E的整体流程如下:


1.第一个阶段,先训练一个dVAE把每张256x256的RGB图片压缩成32x32的图片token,每个位置有8192种可能的取值(也就是说dVAE的encoder输出是维度为32x32x8192的logits,然后通过logits索引codebook的特征进行组合,codebook的embedding是可学习的)。


2.第二阶段,用BPE Encoder对文本进行编码,得到最多256个文本token,token数不满256的话padding到256,然后将256个文本token与1024个图像token进行拼接,得到长度为1280的数据,最后将拼接的数据输入Transformer中进行自回归训练。


3.推理阶段,给定一张候选图片和一条文本,通过transformer可以得到融合后的token,然后用dVAE的decoder生成图片,最后通过预训练好的CLIP计算出文本和生成图片的匹配分数,采样越多数量的图片,就可以通过CLIP得到不同采样图片的分数排序(详细过程可以看非官方实现DALLE-pytorch/dalle_pytorch.py)。


未来发展

DALL-E已经向我们展现了惊人的创造力,后续生成模型又会带给我们什么样的惊喜呢?

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