正文
【生成式 AI】速覽圖像生成常見模型
图像生成很复杂，人给出的提示对于图像来说只是一小部分。
文字多采取 Autoregressive 模式。
影像也可以，影像版 GPT，一行一行地生成图片。
在文字生成图片时，除了文本提示外，其实还有输入一个高斯分布。
VAE：设了服从某些常见的分布（比如正态分布或均匀分布），然后希望训练一个模型 ，这个模型能够将原来的概率分布映射到训练集的概率分布。
Flow-based：用一系列的可逆映射（INN 实现）将原始分布转换成新的分布，最终达到将简单的高斯分布转换为复杂的真实后验分布的目的
扩散模型给图片不断加噪音，然后在噪音图上不断减少噪音生成新的图片。
GAN：设置了一个鉴别器，判断输入的图片是合成的还是真实的。
VAE、Flow-based、Diffusion 都可归为一类。GAN 的思想与这三个差距较大。
GAN 可以和它们结合起来使用。
- [1512.09300] Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric (arxiv.org)
- [1705.08868] Flow-GAN: Combining Maximum Likelihood and Adversarial Learning in Generative Models (arxiv.org)
- [2206.02262] Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion (arxiv.org)
【生成式 AI】淺談圖像生成模型 Diffusion Model 原理
目前流行的 Diffusion Model 都是 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) [2006.11239] Denoising Diffusion Probabilistic Models (arxiv.org)
Diffusion Model 从一张噪声图中不断进行 Denoise 操作，最后得到目标图像，称之为 Reverse Process。
The sculpture is already complete within the marble block, before l start my work. lt is already there, l just have to chisel away the superfluous material. - Michelangelo
在我开始工作之前，雕塑已经在大理石块中完成了。它已经在那里了，我只是要把多余的材料凿掉。- 米开朗基罗
Denoise 内部有一个 Noise Predicter，生成当前添加的噪声图。
给图片不断添加噪声的过程叫做 Forward Process（Diffusion Process）。
Noise Predicter 的 ground truth 就是输入的噪声图像。
Text-to-Image 问题中，需要成对的图片数据集，LAION 拥有 5.85B 张图片。LAION-5B: A NEW ERA OF OPEN LARGE-SCALE MULTI-MODAL DATASETS | LAION
【生成式 AI】Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背後共同的套路
Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 的训练过程都分成三个模块，每个模块独立训练而成：
- Text Encoder 将文本描述转换为词嵌入向量
- Generation Model 生成一个“中间产物”，图片的压缩版本
- Decoder 将“中间产物”转换成最终的图片
Stable Diffusion：[2112.10752] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (arxiv.org)
分为三个模块：
- Conditioning
- Latent Space
- Pixel Space
- [2204.06125] Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents (arxiv.org)
- [2102.12092] Zero-Shot Text-to-Image Generation (arxiv.org)
- Imagen: Text-to-Image Diffusion Models (research.google)
- [2205.11487] Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding (arxiv.org)
Text Encoder 对结果影响很大。
衡量生成图像与目标图像的差距：Frechet Inception Distance(FID)，FID 越小，代表图像生成的越好
CLIP 是很常用的 Text Encoder。[2103.00020] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (arxiv.org)
Decoder 接受“中间产物”为输入，输出最终图像，可以不需要带标签的数据。
如果中间产物为小图，则可以很容易地从真实图片中进行缩放来获取数据。
如果中间产物为 Latent Representation，往往需要一个 Auto-encoder 重新解码生成最终图像
生成模型：给图像不断加噪声，巴拉巴拉
接受词嵌入向量和噪声分布，输出结果。
