效率碾压DALL·E 2和Imagen,谷歌新模型达成SOTA,还能一句话P图 全球视讯

2023-01-09 14:14:57 来源:量子位

Alex 羿阁 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI


(资料图)

新年伊始,谷歌AI又开始发力 文字-图像生成模型 了。

这次,他们的新模型 Muse (缪斯) 在CC3M数据集上达成了 新SOTA (目前最佳水平) 。

而且其效率远超火爆全球的 DALL·E 2和Imagen (这俩都属于扩散模型) ,以及 Parti (属于自回归模型) 。

——单张512x512分辨率图像的生成时间被压缩到仅1.3秒。

在图像编辑方面,只需一句文字指令,就可以对原始图像进行编辑。

(貌似不用再为学ps头秃了~)

如果想要效果更精准,还能选定遮罩位置,编辑特定区域。比如,把背景的建筑换成热气球。

Muse一经官宣,很快吸引了大波关注,目前原贴已收获4000+点赞。

看到谷歌的又一力作,有人甚至已经开始预言:

现在AI开发者的竞争非常激烈,看来2023将是非常精彩的一年。

比DALL·E 2和Imagen更高效

说回谷歌刚刚公开的 Muse。

首先,就生成图片的质量来说,Muse的作品大都画质清晰、效果自然。

来看看更多例子感受一下~

比如戴着毛线帽的树懒宝宝正在操作电脑;再比如酒杯中的一只羊:

平时八竿子打不着的各种主体,在一张图里和谐共存,没啥违和感。

要是你觉得这些还只能算AIGC的基操,那不妨再看看Muse的编辑功能。

比如一键换装 (还能换性别) :

这既不需要加什么遮罩,还能一句话搞定。

而如果用上遮罩的话,就能实现更6的操作,包括一键切换背景,从原地切换到纽约、巴黎、再到旧金山。

还能从海边到伦敦、到花海,甚至飞到太空中的土星环上,玩一把刺激的滑板海豚跳。

(好家伙,不仅能轻松云旅游,还能一键上天......)

效果着实挺出色。那Muse背后都有哪些技术支持?为什么效率比DALL·E 2和Imagen更高?

一个重要的原因是,DALL·E 2和Imagen在训练过程中,需要将所有学到的知识都存储在模型参数中。

于是,它们不得不需要越来越大的模型、越来越多的训练数据来获取更多知识——将Better和Bigger绑在了一起。

代价就是参数量巨大,效率也受到了影响。

而据谷歌AI团队介绍,他们采用的主要方法名曰: 掩码图像建模 (Masked image modeling) 。

这是一种新兴的自监督预训练方法,其基本思想简单来说就是:

输入图像的一部分被随机屏蔽掉,然后通过预训练文本任务进行重建。

Muse模型在离散标记的空间掩码上训练,并结合从预训练语言大模型中提取的文本,预测随机遮蔽的图像标记。

从上到下依次为:预训练的文本编码器、基础模型、超分辨率模型

谷歌团队发现,使用预先训练好的大语言模型,可以让AI对语言的理解更加细致透彻。

就输出而言,由于AI对物体的空间关系、姿态等要素把握得很不错,所以生成的图像可以做到高保真。

与DALL·E 2、Imagen等像素空间的扩散模型相比,Muse用的是 离散的token,并且采样迭代较少

另外,和Parti等自回归模型相比,Muse使用了 并行解码 ,效率也更高。

FID上获SOTA得分

前文提到, Muse 不仅在效率上取得了提升,在生成图像质量上也非常优秀。

研究者把它与DALL·E、LAFITE、LDM、GLIDE、DALL·E 2,以及谷歌自家的Imagen和Parti进行PK,测试了它们的FID和CLIP分数。

(FID分数用于评估生成图像的质量,分数越低质量越高;CLIP分数则代表文本与图像的契合程度,分数越高越好。)

结果显示,Muse-3B模型在COCO验证集中的zero-shot FID-30K得分为7.88,仅次于参数更大的Imagen-3.4B和Parti-20B模型。

更优秀的是,Muse-900M模型在CC3M数据集上实现了新的SOTA,FID得分为6.06,这也意味着它与文字的匹配度是最高的。

同时,该模型的CLIP分数为0.26,也达到了同期最高水平。

除此之外,为了进一步证实Muse的出图效率,研究者还对比了Muse与其他模型的单张图像生成时间:

在256x256、512x512的分辨率上Muse均达到了最快速度:0.5s和1.3s。

研究团队

Muse的研究团队来自谷歌,两位共同一作分别是Huiwen Chang和Han Zhang。

Huiwen Chang,现为谷歌高级研究员。

她本科就读于清华大学,博士毕业于普林斯顿大学,有过在Adobe、Facebook等的实习经历。

Han Zhang,本科毕业于中国农业大学,硕士就读于北京邮电大学,后在罗格斯大学取得了计算机科学博士学位。

其研究方向是计算机视觉,深度学习和医学图像分析等。

不过值得一提的是,目前Muse还没有正式发布。

有网友调侃,虽然它应该很香,但以谷歌的“尿性”,Muse离正式发布可能还有很长时间——毕竟他们还有18年的AI都没发呢。

话说回来,你觉得Muse的效果怎么样?

对于其正式发布之事,有木有一点期待?

传送门:https://muse-model.github.io/

参考链接:https://twitter.com/AlphaSignalAI/status/1610404589966180360

— 完 —

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关键词: 自回归模型 农业大学 了进一步

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