该死，我又心动了，这都能行

大家好，我是假期努力肝文的 Jack。

多模态是近几年的热点，文本到图像的合成算法，更是卷上了天。

谷歌的 Imagen 超越 OpenAI 的 DALL・E 2，成为了新的 SOTA。

Imagen 文本到图像的生成可谓是天马行空，能够生成各种有趣的图片。

比如给 Imagen 算法输入：

一张背着旅行包的柴犬户外骑行照，它戴着墨镜，头顶沙滩帽。

泰迪熊的 400 米蝶泳首秀。

愤怒的小鸟。

Imagen 算法原理如下：

首先，算法会采用 frozen T5-XXL 编码器对接收到的文本进行编码。

输出送给文本转图像的扩散模型，并输入给两个超分辨率扩散模型。

文本转图像的扩散模型输出的图像分辨率是 64 * 64的，然后再经过两次超分，得到最终 1024 * 1024 的图像。

项目仓库 3 月份就建好了，不过直到 6 月，也就是这两天，才正式开源。

项目地址：

https://github.com/lucidrains/imagen-pytorch

对这类算法感兴趣的小伙伴，一定要去试试，效果提升很不错~

在我之前介绍 DALL・E 2 的就有小伙伴脑洞大开留言道：

既然能用文本生成图片，那是不是也能用文本生成视频？

CogVideo 它来了！

咱们先看下 CogVideo 的文本生成视频的效果。

一个视频都是根据一段文本描述生成的。

比如输入文本：

一个男人在海里奔跑。

CogVideo 算法会生成一系列的图片，最终生成视频。

CogVideo 算法的流程如下：

第一部分先基于CogView2，通过文本生成几帧图像，这时候合成视频的帧率还很低；

这个算法是文本生成图片的，大家可以在这里体验第一版的 CogView 效果：

https://wudao.aminer.cn/CogView/index.html

我试了一下，齐刘海的狮子，它可能理解不了，哈哈。

第二部分则会基于双向注意力模型对生成的几帧图像进行插帧，来生成帧率更高的完整视频。

给大家放几组效果，感受一下。

不过这个代码还没有开源，只是建了仓库，可以先 star 标记一下。

https://github.com/thudm/cogvideo

今天主要是介绍这类算法的进展，没教大家怎么部署环境，感兴趣的小伙伴，可以先自己根据 readme 进行配置。

行了，今天就聊这么多吧，我是 Jack，我们下期见！