DALL·E 从文本到图像，超现实主义的图像生成器

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。DALL·E的名字是为了向艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的机器人WALL-E致敬。

先感受一下DALL·E生成图像，输入文本"牛油果形状的扶手椅。仿梨型的扶手椅。"DALL·E果然生成了类似超现实主义的图片，像真实存在的一样。

01

DALL·E

DALL·E的目标是把文本token和图像token当成一个数据序列，通过Transformer进行自回归。由于图片的分辨率很大，如果把单个pixel当成一个token处理，会导致计算量过于庞大，于是DALL·E引入了一个dVAE模型来降低图片的分辨率。

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，可以通过预训练好的CLIP计算出文本和图片的匹配分数，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。

从以上流程可知，dVAE、Transformer和CLIP三个模型都是不同阶段独立训练的。下面讲一下dVAE、Transformer和CLIP三个部分。

dVAE

先简单讲一下VAE的原理，VAE就是在AntoEncoder的基础上给lantent vector添加限制条件，让其服从高斯分布，这样我们通过训练得到的decoder就可以直接使用，将随机生成的一个高斯分布喂给decoder就能生成图片，如上面第一张图所示(关于VAE可以看我之前的文章漫谈VAE和VQVAE，从连续分布到离散分布)。

相比于普通的VAE，dVAE有两点区别：

1.和VQVAE方法相似，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Gumbel Softmax trick来解决这个问题(简单来说就是arg max不可导，可以用softmax来近似代替max，而arg softmax是可导的，后面补一篇Gumbel Softmax的文章)。

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的输入如图所示，文本不满256个token时，使用pad embed填充，文本token需要加上pos embed，图片token需要加上行列的embed，这些embed都是可学习的。

CLIP

先讲一下CLIP的推理过程：

1.先将预训练好的CLIP迁移到下游任务，如图(2)所示，先将下游任务的标签构建为一批带标签的文本(例如 A photo of a {plane})，然后经过Text Encoder编码成一批相应的word embedding。

2.然后将没有见过的图片进行zero-shot预测，如图(3)所示，通过Image Encoder将一张小狗的图片编码成一个feature embedding，然后跟(2)编码的一批word embedding先归一化然后进行点积，最后得到的logits中数值最大的位置对应的标签即为最终预测结果。

在DALL·E中，CLIP的用法跟上述过程相反，提供输入文本和一系列候选图片，先通过Stage One和Stage Two生成文本和候选图片的embedding，然后通过文本和候选图片的匹配分数进行排序，最后找到跟文本最匹配的图片。

CLIP部分可以看我之前写的文章ViLD：超越Supervised的Zero-Shot检测器

02

生成结果

下面看几个DALL·E图像生成效果

输入文本：一个穿着芭蕾舞裙的小白萝卜遛狗的插图

输入文本：一个专业高质量的颈鹿乌龟嵌合体插画。模仿乌龟的长颈鹿。乌龟做的长颈鹿。

超现实主义，DALL·E对于文本的理解，非常的逻辑自洽，太夸张了

03

总结

如今，AI在一些细分领域逐渐向人类发起挑战，如围棋(AlphaZero)、蛋白质结构预测(AlphaFold)等等，DALL·E则是对绘画、设计领域向人类发起挑战。

未来中低端画师、设计师可能会源源不断的被AI替代，只有高端画师、设计师能够继续保持自身的竞争力，越来越卷了！

Reference

[1] Zero-Shot Text-to-Image Generation

[2] https://www.zhihu.com/question/447757686/answer/1764970196

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