OpenAI 發(fā)布 DALL·E 進化版，這只蒸汽朋克時代的小熊有點酷！

整理 | 禾木木

出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）

2021年1月6日 OpenAI 發(fā)布了新模型 DALL·E ，AI 根據(jù)一段話就可直接生成圖像。一年后進化 2.0 版本的“它”來了 —— DALL·E 2。

DALL·E 2 在生成用戶描述的圖像時具有更高的分辨率和更低的延遲。新版本還增添了一些新的功能，比如對原始圖像進行編輯。

與之前的OpenAI工作一樣，新工具沒有直接向公眾發(fā)布。但研究人員可以在線注冊預覽該系統(tǒng)，OpenAI希望以后能將其用于第三方應用。

試玩 Waitlist 地址：

https://labs.openai.com/waitlist

OpenAI 研究科學家 Prafulla Dhariwal 表示，「這個神經(jīng)網(wǎng)絡真是太神奇了，根據(jù)文本描述就能生成對應圖像?！?/span>

那 DALL·E 2 具體生成的圖像是什么樣呢？和 DALL·E 1代有哪些明顯的區(qū)別呢？

DALL·E 2 生成的“柴犬戴著貝雷帽穿著黑色高領毛衣”圖像：

DALL·E 2 可以根據(jù)自然語言字幕對現(xiàn)有圖像進行編輯。用戶可以從現(xiàn)有圖片開始，選擇一個區(qū)域，然后告訴模型對其進行編輯。并且可以在考慮陰影、反射和紋理的同時添加和刪除元素。

如下圖所示，左邊是原始圖像，右邊是 DALL·E 2 編輯后的圖像。兩張圖對比后，我們發(fā)現(xiàn)左圖中有數(shù)字 1、2、3，點擊相應的位置，下圖選擇在 1 處添加火烈鳥。

DALL·E 2 可以根據(jù)原圖像進行二次創(chuàng)作，創(chuàng)造出不同的變體：

DALL·E 2 相對一代以 4 倍的分辨率生成更逼真、更準確的圖像。

DALL·E 2 的一項新功能是修復，在 DALL·E 1 的基礎上，將文本到圖像生成應用在圖像更精細度的級別上。用戶可以從現(xiàn)有的圖片開始，選擇一個區(qū)域，讓模型對圖像進行編輯，例如，你可以在客廳的墻上畫一幅畫，然后用另一幅畫代替它，又或者在咖啡桌上放一瓶花。該模型可以填充 (或刪除) 對象，同時考慮房間中陰影的方向等細節(jié)。

DALL·E 2 的另一個功能是生成圖像不同變體，用戶上傳一張圖像，然后模型創(chuàng)建出一系列類似的變體。

此外，DALL·E 2 還可以混合兩張圖片，生成包含這兩種元素的圖片。其生成的圖像為 1024 x 1024 像素，大大超過了 256 x 256 像素。

DALL·E 2 是建立在 CLIP 之上，這是許多文本 AI 應用程序使用的 GPT 模型。但單詞匹配并不一定能符合人們的預期，而且預測過程限制了圖像的真實性。

CLIP 是原版 DALL·E 功能實現(xiàn)的基礎，是一個負責給圖像重排序的模型，旨在以人類的方式查看圖像并總結其內(nèi)容，OpenAI 迭代創(chuàng)建了一個 CLIP 的倒置版本——「unCLIP」，它能從描述生成圖像，而 DALL·E 2 使用稱為擴散（diffusion）的過程生成圖像。擴散模型的特點在于，在犧牲多樣性的前提下，能大大提升生成圖像的逼真度。

OpenAI 的研究人員設計方案：

DALL·E 的完整模型從未公開發(fā)布，開發(fā)人員在過去一年中已經(jīng)構建了一些模仿 DALL·E 功能的工具。

最受歡迎的主流應用程序之一是 Wombo 的 Dream 移動應用程序，它能夠根據(jù)用戶描述的各種內(nèi)容生成圖片。 

OpenAI 今天沒有發(fā)布任何新模型，但開發(fā)者可以利用其技術發(fā)現(xiàn)來更新自己的工作。

DALL·E 2 生成“一碗看起來像怪物、用羊毛織成的湯”：

OpenAI 已經(jīng)采取了一些內(nèi)置的保護措施，例如該模型是已剔除了不良內(nèi)容的數(shù)據(jù)集上進行訓練的，因此也在一定程度上限制了其生成不良內(nèi)容的能力。

為避免生成的圖片被濫用，DALL·E 2 在生成的圖片上都標有水印，以表明該作品是 AI 生成的。此外，該模型也無法根據(jù)名稱生成任何可識別的面孔。

DALL·E 2 將由經(jīng)過審查的合作伙伴進行測試，但有一些要求：禁止用戶上傳或生成可能造成傷害的圖像。他們還必須說明用 AI 生成圖像的作用，并且不能通過應用程序或網(wǎng)站將生成的圖像提供給其他人。

但 OpenAI 希望將 DALL·E 2 納入該組織的API工具集中，從而為第三方應用提供動力。

Dhariwal表示：“我們希望繼續(xù)進行分階段的過程，這樣就可以不斷從得到的反饋中評估如何安全地發(fā)布這項技術”。

小編看到有網(wǎng)友曬出了自己生成的圖像，感興趣的小伙伴們可以去測試呦~

參考鏈接：

https://www.theverge.com/2022/4/6/23012123/openai-clip-dalle-2-ai-text-to-image-generator-testing

https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf

https://openai.com/dall-e-2/#demos