OpenAI刚刚推出了一个名为“GLIDE.”的新文本生成图像模型

与今年年初出生的大哥Dall E相比，它有一个只有35亿参数(Dall E有120亿)。

规模虽小，质量却不差。

仔细看这个效果。带计算器的刺猬，星空下的狐狸，彩色玻璃窗风格吃竹子的熊猫，太空电梯舱的蜡笔画：

是不是很体面？

一位既是农民又是艺术家的网友将其描述为“和真的难以区分”.

GLIDE，在人类评估员的评分中，PK确实漏掉了DALL E，他用CLIP对图片进行排序。

最有趣的是，这个GLIDE似乎有“智能”。——会拒绝你画一只八条腿的猫的想法，不要认为老鼠可以捕食狮子。

OpenAI岁末新作GLIDE

GLIDE是G伊德L的全名，语言为I法师D.福音书，意思是G和E的融合，是扩散模型.的一种

扩散模型最早于2015年提出。它定义了一个马尔可夫链，用于在扩散步骤中缓慢地向数据中添加随机噪声，然后通过学习反转扩散过程从噪声中构建所需的数据样本。

与GAN、VAE和基于流的生成模型相比，扩散模型在性能上有很好的折衷，并且最近被证明在图像生成方面有很大的潜力，特别是结合引导来实现保真度和多样性。

ption">△扩散模型与其他三种生成模型的对比

研究人员训练了一个64×64分辨率的文本条件扩散模型，参数35亿；以及一个256×256分辨率的文本条件上采样扩散模型，参数15亿。

模型有两种引导形式来获得更好的生成效果：无分类器引导（classifier-free guidance）和CLIP引导。

对于CLIP引导，他们还训练了一个噪声感知的64×64 ViT-L CLIP模型 (vit)。

模型采用了SOTA论文《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》（改进的去噪扩散概率模型）的架构，使用文本条件信息对其进行增强。

对于每个带噪图像xt和相应的提示文本caption，该模型预测出p(xt-1|xt，caption)。

为了对文本进行条件处理，模型还将文本编码为K个token的序列，并将这些token馈送到Transformer中，此Transformer的输出有两个用处：

1、在ADM模型中使用最终token embedding来代替class embedding;

2、token embedding的最后一层在整个ADM模型中分别映射每个注意层的维度，然后连接到每个层的注意上下文。

研究人员在与DALL·E相同的数据集上训练GLIDE，batch size为2048，共经过250万次迭代；对于上采样模型，则进行了batch size为512的160万次迭代。

这些模型训练稳定，总训练计算量大致等于DALL·E。

在初始训练完成之后，研究人员还微调了基础模型以支持无条件图像生成。

训练过程与预训练完全一样，只是将20%的文本token序列替换为空序列。这样模型就能既保留文本条件生成的能力，也可以无条件生成。

为了让GLIDE在图像编辑任务中产生不必要的伪影，研究人员在微调时将GLIDE训练样本的随机区域擦除，其余部分与掩码通道一起作为附加条件信息输入模型。

相比DALL·E，GLIDE的效果更逼真

• 定性实验

研究人员首先比较了GLIDE两种不同的引导策略：CLIP引导和无分类器引导。

分别用XMC-GAN、DALL·E（使用CLIP重排256个样本，从中选择最佳结果）和CLIDE模型（CLIP引导/无分类器引导）在相同的文本条件下生成了一些结果。

CLIDE模型的结果未经挑选。

可以发现，无分类器引导的样本通常比CLIP引导的看起来更逼真，当然，两者都胜过了DALL·E。

对于复杂的场景，CLIDE可以使用修复功能进行迭代生成：比如下图就是先生成一个普通客厅，再加画、加茶几、加花瓶……

此外，CLIDE还可以在SDedit模型上利用草图与文本相结合的方式，对图像进行更多受控修改。

• 定量实验

研究人员首先通过衡量质量和保真度的帕累托边界（Pareto frontier）来评估无分类引导和CLIP引导之间的差异。

在前两组曲线中，可以发现无分类器引导几乎都是最优的——不管是在准确率/召回率上，还是在IS/FID距离上。

而在绘制CLIP分数与FID的关系时，出现了完全相反的趋势。

研究人员假设这是CLIP引导正在为评估CLIP模型寻找对抗性示例，而并非真正优于无分类器引导。为了验证这一假设，他们聘请了人工评估员来判断生成图像的质量。

在这个过程中，人类评估者会看到两个256×256的图像，选择哪个样本更好地匹配给定文本或看起来更逼真。如果实在分辨不出，每个模型各得一半分数。

结果如下：

无分类器引导产生了更符合相应提示的高质量样本。

同时，研究人员也将CLIDE与其他生成模型的质量进行了评估：CLIDE获得了最有竞争力的FID分数。

再将GLIDE与DALL-E进行人工评估。

包含三种比法：两种模型都不使用CLIP重排序；仅对DALL·E使用CLIP重排序；对DALL-E使用CLIP重排序，并通过DALL-E使用的离散VAE映射GLIDE样本。

结果是不管哪种配置，人类评估员都更倾向于GLIDE的结果（每项第一行代表GLIDE）。

当然，说这么多，GLIDE也有它的不足，就如开头的例子，它没法画出不合常理的“八条腿的猫”，也就是有智力但缺乏想象力。

此外，未优化的GLIDE需要15秒才能在单张A100 GPU上生成一张图像，这比GAN慢多了。

最后，po一张我们在官方发布的Colab链接上亲手试的一张效果，还凑合（an illustration of a rabbit，demo上的模型比较小）：

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2112.10741

GitHub地址(是一个在过滤后的数据集上训练的小模型)：
https://github.com/openai/glide-text2im

Colab试玩：
https://colab.research.google.com/github/openai/glide-text2im/blob/main/notebooks/text2im.ipynb#scrollTo=iuqVCDzbP1F0

— 完 —

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