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DALL·E2的介绍

Answer

DALL·E2 也叫 unCLIP,基本可以看成是 DALL·E 和 GLIDE 的合体。

其问题建模采用两阶段方法:

  • Stage1:通过 caption 得到 CLIP image embedding 的 prior 过程,方式可以是 DALL·E 中的自回归方法,也可以用另外一个扩散模型来做。
  • Stage2:通过 CLIP image embedding 到生成图片的 diffusion decoder。这个过程带有较强的随机性,多样性比 DALL·E 中的 dVAE 要好。

在 Stage2 的 Decoder 训练中:

  • 本质是个 Diffusion 模型,细节借鉴了 GLIDE。每一次传播过程都会把 CLIP text embedding 拼接在 timestamp embedding 后面,CLIP text embedding 代表了 text 全局信息。
  • 类似 GLIDE,把 caption 原始序列也加入 attention 里,希望能补充 CLIP text embedding 没有捕捉到的 NLP 信息,但效果一般。

为了得到大图,还学习了两个 upsample-diffusion-model,分别从 64×64 到 256×256,以及 256×256 到 1024×1024。使用了 guidance-free 的方式,10%的概率随机擦除 CLIP text embedding 输入,50%概率随机丢弃 caption 输入。

在 Stage1 的 Prior 训练方面:

DALL·E2 是在 2022 年引发了基于图像的生成式 AI 热潮的模型。它把 GLIDE 和 DALL·E 结合在一起,把效果做出了圈。同时,它是 AIGC 组成原理中 Image 生成部分重点介绍的模型之一。

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References

(6)AIGC组成原理(下)

[title](6)AIGC组成原理(下)[heading1]Image生成[heading2]DALL-E2也叫unCLIP,因为CLIP是把图片变成feature,DALL-E2是把feature变成图片。DALL-E2基本可以看成是DALL-E和GLIDE的合体。问题建模很直接,跟DALL-E一样是两阶段方法Stage1:通过caption得到CLIP image embedding的prior过程。方式要么用DALL-E中的autoregressive方法,要么用另外一个diffusion模型来做Stage2:通过CLIP image embedding到生成图片的diffusion decoder。这个过程带有较强的随机性,多样性比DALL-E中的dVAE要好先说Stage2的Decoder的训练本质是个Diffusion模型,细节借鉴了GLIDE。每一次传播过程都会把CLIP text embedding拼接在timestamp embedding后面,CLIP text embedding代表了text全局信息类似GLIDE,把caption原始序列也加入attention里,希望能补充CLIP text embedding没有捕捉到的NLP信息,但是发现效果一般。为了得到大图,还学习了两个upsample-diffusion-model,分别从$$64 \times 64$$到$$256 \times 256$$,以及$$256 \times 256$$到$$1024\times 1024$$使用了guidance-free的方式,10%的概率随机擦除CLIP text embedding输入,50%概率随机丢弃caption输入再说Stage1的Prior训练

进阶:a16z推荐进阶经典

[title]进阶:a16z推荐进阶经典[heading1]里程碑式的研究成果[heading3]图像生成模型[Learning transferable visual models from natural language supervision](https://arxiv.org/abs/2103.00020)(2021):这篇论文介绍了一种基础模型CLIP,将文本描述与图像联系起来。这是计算机视觉中首次有效的大规模使用基础模型。([博客文章](https://openai.com/research/clip))[Zero-shot text-to-image generation](https://arxiv.org/abs/2102.12092)(2021):这篇论文介绍了DALL-E,这是一种将上述的CLIP和GPT-3结合起来,根据文本提示自动生成图像的模型。它的后继者,DALL-E 2,在2022年引发了基于图像的生成式AI热潮。([博客文章](https://openai.com/research/dall-e))[High-resolution image synthesis with latent diffusion models](https://arxiv.org/abs/2112.10752)(2021):描述稳定扩散的论文(在发布和爆炸性开源增长之后)。[Photorealistic text-to-image diffusion models with deep language understanding](https://arxiv.org/abs/2205.11487)(2022年):Imagen是Google进入AI图像生成领域的尝试。尽管在宣布后的一年多时间里,该模型截止到本文发布日期仍未公开发布。([网站](https://imagen.research.google/))[DreamBooth:Fine tuning text-to-image diffusion models for subject-driven generation](https://arxiv.org/abs/2208.12242)(2022):DreamBooth是Google开发的一种系统,用于训练模型识别用户提交的主题,并将其应用到提示的上下文中(例如[用户]在艾菲尔铁塔下微笑)。([网站](https://dreambooth.github.io/))

(6)AIGC组成原理(下)

[title](6)AIGC组成原理(下)[heading1]开篇Image生成。重点介绍了VAE系列和Diffusion系列,各选了3种方法VAE系列。[VQ-VAE(2017.11)](https://arxiv.org/abs/1711.00937)把VAE的隐空间变成了离散的;[dVAE(2021.02)](https://arxiv.org/abs/2102.12092)使用gumbel softmax trick提高了VQ-VAE的随机性;[DALL-E(2021.02)](https://arxiv.org/abs/2102.12092)分别建模了$$p\theta(x|z)$$$$p\theta(x|z)$$和$$p\psi(z|y)$$$$p\psi(z|y)$$完成了文生图的任务。Diffusion系列。[GLIDE(2021.12)](https://arxiv.org/abs/2112.10741)贯彻了classifier-free的思路,完成了文生图和带文字的图片编辑任务;[DALL-E2](https://arxiv.org/abs/2204.06125)(2022.04)把GLIDE和DALL-E结合在一起,把效果做出了圈;[ControlNet(2023.02)](https://arxiv.org/abs/2302.05543)用旁路网络和zero convolution的方式把多种condition植入stable diffusion模型,得到了广泛的应用

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2025-03-24
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2025-03-24
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以下为您介绍一些 AI 科研工具: 一、综合类 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 12. 市场营销 二、医学课题修改 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题修改意见。 三、论文写作 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-21
请为我介绍一下AI音乐方面的讯息
以下是关于 AI 音乐方面的信息: 通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果。 有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程。 有专门关于 AI 音乐 prompt 的电子书,了解其中流派等标签有助于更好地与 AI 音乐对话,能让产出的音乐效果更好。 若对 AI 音乐感兴趣可在群里找王贝帮忙加入 AI 音乐社区。 有以闹铃声音与音乐互动创作并获奖的情况。 之前搞过共学 AI 音乐的活动。 社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错,但淘宝上有套壳工具抄袭相关教程。
2025-03-21