一、文本转图像技术简史
- 2015年，文本转图像技术首次被提出，研究团队认为该技术未来潜力无限。
- 2018年，第一幅人工智能创作的图像—Edmond de Belamy，以40多万美元的价格售出(由GAN算法生成)。
- 2021年，OpenAI推出DALL·E。
- 2021年，清华大学（唐杰团队）、阿里巴巴达摩院、北京智源人工智能研究院推出CogView。
- 2021年底，百度推出ERNIE-VILG这一全球最大中文跨模态生成模型。
- 2022年4月，OpenAI推出DALL·E 2。
- 2022年5月，Google Brain推出Imagen。
二、Zero Shot Learning(零样本学习)
1.原理
在深度学习领域，纯监督学习需要足够多的样本才能训练出足够好的模型，如利用猫狗训练出来的分类器，只能对猫狗进行分类，其他物种无法识别。 这样的模型显然不符合我们对人工智能的终极想象，我们希望机器具有推理能力，能识别新类别。
而Zero-shot learning就能让机器具有推理能力，实现真正的智能。
举一个简单的例子来说明零样本学习。
某个周末，爸爸带小明到动物园玩，看到了马，爸爸告诉他：“这是马。”之后又看到了老虎，告诉他：“看，这种身上有条纹的家伙就是老虎。” 最后，又带他去看了熊猫，对他说：“你看，熊猫是黑白色的。”
然后，爸爸给小明安排了一个任务，让他在动物园里找一种叫斑马的动物，由于小明没有见过斑马，于是爸爸给他讲了一下斑马的大概情况： “斑马形状像马，身上有老虎一样的条纹，而且它像熊猫一样是黑白色的。”
结果，根据爸爸的描述，小明在动物园里轻松地找到了斑马。
2.应用
OpenAI的DALL· E、DALL·E 2、Google Brain的Imagen就采用了零样本学习。
人类在文本提示框中输入想要生成图像的对应文本提示信息， 文本提示信息可能是这些模型从来没有学习过的事物，但这并不会妨碍图像的生成，模型会使用零样本学习来预测文本提示信息对应的图像。
如你输入的文本提示信息为——“穿着太空服的浣熊”，这在现实世界中并不存在，但模型会将太空服、浣熊的特征进行整合，生成文本提示信息对应的图像。
三、GPT-3
1.原理
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)，是一个源自OpenAI的自回归（预测自己）语言模型，给定一些输入文本，它可以预测接下来你想输入的内容。
该模型设计基于Google开发的Transformer模型。GPT-3的神经网络包含1750亿个神经，为全世界参数最多的神经网络模型。
去年GitHub推出的Github Copilot这一人工智能编程工具，就用到了GPT-3模型。
编程时，刚定义完函数，GitHub Copilot就自动预测出该函数对应的函数体内容，如果符合你的预期，一个Tab键就解决了函数体的编写，这不得不让人感慨人工智能的强大。
2.应用
DALL·E是GPT-3的120亿个参数版本（GPT-3的扩展），经过训练，可以使用文本-图像对数据集，从文本描述中生成图像。
在很多方面，GPT-3像是一个自动补全程序：从几个单词或句子开始，预测接下来可能出现的单词或句子。DALL·E只是用像素代替了文字而已。当它收到了一个文本提示，它通过预测接下来最有可能出现的像素字符串来匹配该文本，从而产生一幅图像。
四.Diffusion(扩散模型)
1.原理
扩散模型的执行流程：
存在一系列高斯噪声（T轮），将输入图片x0变为高斯噪声xT，而扩散模型负责将xT复原回图片x0。 要强调的是，扩散模型中噪声xT与图片x0是同维度的。
下面用一个例子来说明扩散模型。
为了训练一个扩散模型，我们首先将高斯噪声添加到数以千计的图像中，逐步增加噪声，直至得到各个方向上高斯噪声尽可能接近的图像。
接着用扩散模型复原图像，当扩散模型复原图像时，学习的过程发生了，它会尽可能创建一个逼近原图像的图像，故扩散模型也被称为生成模型。
2.应用
DALL·E 2使用了扩散模型，从一个点开始，以越来越多的细节填充图案。
Google Brain的Imagen模型不仅包含了扩散生成模型的部分，还包含超分辨率扩散模型，利用该模型可以实现增加图像的分辨率。
五、不足与挑战
1)不足
使用文本转图像技术的不足之处是生成的人物图像会掉san值（人看到了对心理造成严重的负面冲击的画面，就可以说san值狂掉，表示自己特别害怕）。
2.挑战
文本转图像技术面临的问题
- 版权问题
- 代表的文化片面
- 艺术家的忧虑
- 不良图像
- 加剧社会不平衡
六、总结与展望
1)意义
文本转图像技术的意义在于，它使我们任何人都能够指挥机器，想象我们希望它看到的信息。文本提示信息消除了想法和图像之间的障碍，最终消除了视频、动画和整个虚拟世界之间的障碍。
七、补充
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