清華唐杰團隊造了個“中文ai設計師”，效果超Dall·E
本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。
要說2021年OpenAI最熱最有創意的產品，那么非Dall·E莫屬了，這是一個可以從“AI設計師”，只要給它一段文字，就能按要求生成圖像。但可惜的是Dall·E并不支持中文。
現在好了，最近清華大學唐杰團隊打造了一個“中文版Dall·E”——CogView，它可以將中文文字轉圖像。
CogView可以生成現實中真實存在場景，如“一條小溪在山澗流淌”：
也可以制造不存在的虛擬事物，如“貓豬”：
有時候還有點黑色幽默，如“一個心酸的博士生”：
CogView現在還提供了試玩網頁，你可以在那里輸入任何文字去轉成圖形，不像OpenAI的Dall·E只提供幾個關鍵詞修改選項。
能指定畫風，能設計服裝
CogView的能力可不僅僅是從文字輸入圖像，它還能處理不同微調策略的下游任務，例如風格學習、超分辨率、文本圖像排名和時裝設計。
在使用CogView的時候，可以加入不同風格限定，從而生成不同的繪畫效果。在微調期間，圖像對應的文本也是“XX風格的圖像”。
CogView設計的服裝也像模像樣，看起來就像電商展示頁，沒有虛假痕跡。
原理
CogView是一個帶有VQ-VAE分詞器40億參數的Transfomer，它的總體結構如下：
CogView使用GPT模型處理離散字典上的token序列。然后將學習過程分為兩個階段：編碼器和解碼器學習最小化重建損失，單個GPT通過串聯文本優化兩個負對數似然 (NLL) 損失。
結果是，第一階段退化為純離散自動編碼器，作為圖像tokenizer將圖像轉換為標記序列；第二階段的GPT承擔了大部分建模任務。
圖像tokenizer的訓練非常重要，方法有最近鄰映射、Gumbel采樣、softmax逼近三種，Dall·E使用的是第三種，而對于CogView來說三者差別不大。
CogView的主干是一個單向Transformer，共有48層、40個注意力頭、40億參數，隱藏層的大小為2560。
在訓練中，作者發現CogView有兩種不穩定性：溢出（以NaN損失為特征）和下溢（以發散損失為特征），然后他們提出了用PB-Relax、Sandwich-LN來解決它們。
最后，CogView在MS COCO實現了最低的FID，其性能優于以前基于GAN的模型和以及類似的Dall·E。
而在人工評估的測試中，CogView被選為最好的概率為37.02%，遠遠超過其他基于GAN的模型，已經可以與Ground Truth（59.53%）競爭。
另外作者已經放出了GitHub項目頁，不過目前還沒有代碼，感興趣的朋友可以關注一下等代碼放出。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2105.13290
試用Demo：
https://lab.aminer.cn/cogview/index.html
GitHub頁：
https://github.com/THUDM/CogView
