文本秒生成图像，震惊业界！详解OpenAI两大AI模型（次元头像制作2）

智东西（公众号：zhidxcom）

编译 | 子佩

编辑 | Panken

智东西1月7日消息，2021开年，顶着地表最强语言模型GPT-3的光环，OpenAI在自然语言处理领域一路高歌猛进，于昨日推出两个跨越文本与图像次元的模型：DALL·E和CLIP，前者可以基于文本生成图像，后者则可以基于文本对图片进行分类，两者都意在打破自然语言处理和计算机视觉两大门派“泾渭分明”的界限，实现多模态AI系统。

什么是多模态系统呢？

就像人类有视觉、嗅觉、听觉一样，AI也有自己“眼鼻嘴”，而为了研究的针对性和深入，科学家们通常会将其分为“计算机视觉”、“自然语言处理”、“语音识别”等研究领域，分门别类地解决不同的实际问题。

每一个研究领域也可以被称为一种模态，通常来说，多模态学习（MultiModal Learning）就是在不同的模态间构建联系，让AI学会“通感”。

一、GPT-3“继承者”：看文绘图的DALL·E

DALL·E的名字取自艺术家Salvador Dali和皮克斯动画片机器人总动员（WALL-E），而与GPT-3一样，它也是一个具有120亿参数的Transformer语言模型，不同的是，GPT-3生成的是文本，DALL·E生成的是图像。

Dali代表作《记忆的永恒》和机器人总动员海报。

在博客上，OpenAI也大秀了一把DALL·E的“超强想象力”，随意输入一句话，DALL·E就能生成相应图片，这个图片可能是网络上已经存在的图片，也可能是根据自己的理解“画”出的。

输入文本分别是：穿芭蕾舞裙遛狗的萝卜、牛油果形状的扶手椅、将上部的图片素描化

DALL·E是如何实现先理解文字，再创造图片的呢？

那首先要从理解token开始，语言学中对token的定义是词符，或者标记。对于英语来说，每个字母就是一个token，每一个单词就是一个tokens。

但在NLP中，tokens并不一定代表完整的单词，如re、ug等没有实际意义的字母组合也算一个tokens。

在最早提出Transformer架构的论文《Attention is all you need》里，就提到了BPE（Byte-Pair Encoding）编码方法，简单来说，BPE就是通过分析训练集中每个单词的组成，创建一个基础词汇表，词汇表里涵盖了一定数量最常用的tokens。

模型中tokens的数量是超参数，也就是训练模型中人为规定的。

DALL·E同时包含着BPE编码的文本和图像词汇表，分别涵盖了16384、8192个tokens。

当需要生成图片时，它以单一数据流的形式，接收1280个文本和图像的tokens（文本256个tokens，图像1024个tokens），建立回归模型。

与大多数Transformer模型一样，DALL·E也采用自注意力机制（Self-Attention），分析文本内部的联系。

在DALL·E的64层自注意层中，每层都有一个注意力mask，就是为了使图像的每个tokens都能匹配文本tokens。

OpenAI也表示，更具体的架构和详细训练过程会在之后的博客中公布。

二、普适的DALL·E：从改变物体关系到创造“不存在”

比起长篇累牍地描述自己模型的优越性，OpenAI则是用大量实测案例证明了自己。

1、改变单个物体的某个属性

如动图所示，我们可以通过简单地改变按钮选项，将钟改为花盆，再将绿色改为黄色，再将三角形改为正方形。

原输入文本：三角形绿色的钟

2、同时改变多个物体以及其位置关系

将上方的物块改成书，再将物体的上下叠放关系改成左右摆放。

当一句话含有多个主体时，例如“红色的物块放在绿色的物块上面”，DALL·E需要分辨出这两个物块是两个不同的物体，且他们之间的位置关系是上下叠放。

但OpenAI的研究人员也承认，随着输入文本中描述主体的增多和关系的复杂，DALL·E生成的图像会更不准确。

输入文本：一堆立方体，红色的立方体在绿色立方体的顶部，绿色立方体在中间，蓝色立方体在底部。

3、可视化透视与背景

如动图所示，将特写图改成前视图，将背景从草地改成山上。

原输入文本:特写图下，在草地的水豚

除了二维图像理解，DALL·E也能将某些类型的光学畸变（Optical Distortions）应用到具体场景中，展现出“鱼眼透视”或“球形全景态”图等效果。

4、内外部结构

输入文本：核桃横截面图

5、上下文推理

将文本目标“翻译”成图像这个问题，是没有唯一答案的，且语言中常含有字面所没有的引申义。

如“日出时，坐在田野上的水豚的绘画像”这一文本目标，其中并没有提到水豚的阴影，但根据经验我们也能知道，日出时，水豚必然会有由于阳光照射产生阴影。

因此，DALL·E就需要通过Transformer中的上下文推理，通过自己的“经验”，得到这一结论。

输入文本：日出时，坐在田野上的水豚的绘画像。

6、不存在的物品

DALL·E还具有将完全不同的物品合成起来的能力，创造一些现实世界不可能出现的物体。

输入文本：竖琴状的蜗牛

三、“zero-shot”践行者：按词分图的CLIP

如果说DALL·E是GPT-3在图像领域的延伸，那CLIP就是主打“zero-shot（零样本）”，攻破视觉领域的深度学习方法的三大难题。

1、训练所需大量数据集的采集和标注，会导致的较高成本。

2、训练好的视觉模型一般只擅长一类任务，迁移到其他任务需要花费巨大成本。

3、即使在基准测试中表现良好，在实际应用中可能也不如人意。

对此，OpenAI联合创始人Ilya Sutskever曾发文声称，语言模型或是一种解法，我们可以通过文本，来修改和生成图像。

基于这一愿景，CLIP应运而生。

CLIP全称是Contrastive Language-Image Pre-training，根据字面意思，就是对比文本-图像预训练模型，只需要提供图像类别的文本描述，就能将图像进行分类。

怎么分？为什么能分？

CLIP靠的就是预训练阶段，OpenAI从互联网中收集的4亿个文本-图像对。接着，凭着与GPT-2/3相似的“zero-shot”设计，CLIP在不直接针对基准进行优化的同时，表现出优越的性能：鲁棒性差距（robustness gap）缩小了75%，性能和深度残差网络ResNet50相当。

也就是说，CLIP无需使用ResNet50同样大的训练样本，就达到了原始ResNet50在ImageNet数据集上的精确度。

在众多数据集上，CLIP都有着可以与ResNet50升级版ResNet101媲美的精度，其中ObjectNet数据集代表模型识别物体不同形态和背景的能力，ImageNet Rendition和ImageNet Sketch代表模型识别抽象物体的能力。

虽然二者在ImageNet测试集上的表现相差无几，但非ImageNet设置更能代表CLIP优秀的泛化能力。

为了识别出未曾见过的类别（图像或文本），Zero-shot这一概念可以追溯到十年前，而目前计算机视觉领域应用的重点是，利用自然语言作为灵活的预测空间，实现泛化和迁移。

在2013年，斯坦福大学的Richer Socher教授就曾在训练CIFAR-10的模型时，在词向量嵌入空间中进行预测，并发现该模型可以预测两个“未见过”的类别。

刚刚登上历史舞台、用自然语言学习视觉概念的CLIP则带上了更多现代的架构，如用注意力机制理解文本的Transformer、探索自回归语言建模的Virtex、研究掩蔽语言建模的ICMLM等。

四、详细解析，CLIP的“足”与“不足”

在对CLIP有一个基本的认识后，我们将从四个方面详细剖析CLIP。

1、从CLIP流程，看三大问题如何解决

简单来说，CLIP的任务就是识别一张图像所出现的各种视觉概念，并且学会它的名称。比如当任务是对猫和狗的图片进行分类，CLIP模型就需要判断，目前处理的这张图片的文字描述是更偏向于“一张猫的照片”，还是一张狗的照片。

在具体实现上，有如下流程：预训练图像编码器和文本编码器，得到相互匹配的图像和文本，基于此，CLIP将转换为zero-shot分类器。此外，数据集的所有类会被转换为诸如“一只狗的照片”之类的标签，以此标签找到能够最佳配对的图像。

在这个过程中，CLIP也能解决之前提到的三大问题。

1、昂贵的数据集：25000人参与了ImageNet中1400万张图片的标注。与此相比，CLIP使用的是互联网上公开的文本-图像对，在标注方面，也利用自监督学习、对比方法、自训练方法以及生成建模等方法减少对人工标注的依赖。

2、只适用于单一任务：由于已经学会图片中的各种视觉概念，所以CLIP可以执行各种视觉任务，而不需要额外的训练和调整。如下也展示了CLIP模型识别各类型图像中视觉概念,无论是食物、场景还是地图，都是有不错的表现。

3、实际应用性能不佳：基准测试中表现好的模型在实际应用中很可能并没有这么好的水平。就像学生为了准备考试，只重复复习之前考过的题型一样，模型往往也仅针对基准测试中的性能进行优化。但CLIP模型可以直接在基准上进行评估，而不必在数据上进行训练。

2、CLIP的“足”：高效且灵活通用。

CLIP需要从未经标注、变化多端的数据中进行预训练，且要在“zero-shot”，即零样本的情况下使用。GPT-2/3模型已经验证了该思路的可行性，但这类模型需要大量的模型计算，为了减少计算量，OpenAI的研究人员采用了两种算法：对比目标（contrastive objective）和Vision Transformer。前者是为了将文本和图像连接起来，后者使计算效率比标准分类模型提高了三倍。

CLIP模型在准确率和处理图像大小上都优于其他两种算法。

由于CLIP模型可以直接从自然语言中学习许多视觉概念，因此它们比现有的ImageNet模型更加灵活与通用。OpenAI的研究人员在30多个数据集上评估了CLIP的“zero-shot”性能，包括细粒度物体分类，地理定位，视频中的动作识别和OCR（光学字符识别）等。

下图也展示了12种模型在27种数据集准确率和处理图像大小的比较。CLIP-ViT和CLIP-ResNet两类CLIP方法都遥遥领先。

3、CLIP的“不足”：复杂任务仍有差距

尽管CLIP在识别常见物体上表现良好，但在如计算图像中物品数量、预测图片中物品的位置距离等更抽象、复杂的任务上，“zero-shot”CLIP表现仅略胜于随机分类，而在区分汽车模型、飞机型号或者花卉种类时，CLIP也不好。

且对于预训练阶段没有出现过的图像，CLIP泛化能力也很差。例如，尽管CLIP学习了OCR，但评估MNIST数据集的手写数字上，“zero-shot”CLIP准确率只达到了88％，远低于人类在数据集中的99.75％精确度。最后，研究人员发现，CLIP的“zero-shot”分类器对单词构造或短语构造比较敏感，但有时还是需要试验和错误“提示引擎”的辅助，才能表现良好。

4、CLIP未来：算法公正仍需努力

研究人员也在博客中提到，CLIP更大的潜力是允许人们设计自己的分类，无需使用特定任务的训练数据。因为分类的定义方法会影响模型的性能和偏差。

如果CLIP中添加的标签包括Fairface种族标签（FairFace是一个涵盖不同人种、性别的面部图像数据集）和少数负面名词，例如“犯罪”，“动物”等，那么很可能大约32.3%年龄为0至20岁的人像会被划分到负面类别中，但在添加“儿童”这一标签后，负面类别的比例大约下降到8.7%。

此外，由于CLIP不需要针对特定任务训练数据，所以能够更轻松地完成一些任务。但这些任务会不会涉及到特定的隐私和监视风险，需要进一步的研究。