生成內(nèi)容一直被視為 AI 領(lǐng)域中最具有挑戰(zhàn)性的能力，最近大火的 AI 繪畫背后，是 Stable Diffusion 模型的開源，催生了眾多 AI 繪畫的應(yīng)用，得益于 Stability AI 的開源精神，這一創(chuàng)變推動了整個以英文為主的下游文生圖生態(tài)的蓬勃發(fā)展。

然而在國內(nèi)，目前大部分團隊主要是基于翻譯 API + 英文 stable diffusion 模型進行開發(fā)，但由于中英文之間所得存在文化差異導(dǎo)致遇到中文獨特的敘事和表達時，這種模型就很難給出正確匹配的圖片內(nèi)容。因此，IDEA 研究院認知計算與自然語言研究中心（IDEA CCNL）開源了第一個中文版本的 stable diffusion 模型“太乙 Stable Diffusion”，讓中文的世界真正擁有具備中國文化內(nèi)核的 AIGC 模型。

• 太乙 Stable Diffusion 純中文版本：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1
• 太乙 Stable Diffusion 中英雙語版本：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1

中文運筆，意境浮現(xiàn)

君不見黃河之水天上來 ，唯美，油畫

滔滔江水，連綿不絕 ，唯美，插畫

飛流直下三千尺 ，唯美，插畫

長城，清晨，朦朧，唯美，插畫

夢回江南，中國古代小鎮(zhèn)，唯美，插畫

云南苗家古寨，原始森林，鳥語花香，唯美，插畫

中國的未來城市，科幻插畫

中文 vs 英文的圖片生成

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中文指導(dǎo)的特定風格生成

小橋流水人家，水彩

（Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1）

小橋流水人家，Van Gogh style

（Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1） 

太乙系列文本生成圖像模型技術(shù)揭秘

第一個開源中文 CLIP 模型?

2022 年 7 月，IDEA CCNL開源了第一個中文 CLIP 模型，目前已經(jīng)有 4 個版本。

• Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese
• Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese
• Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese
• Taiyi-CLIP-RoBERTa-326M-ViT-H-Chinese：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-RoBERTa-326M-ViT-H-Chinese

以 Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese 為例，IDEA CCNL用中文語言模型替換了開源的英文 CLIP 中語言編碼器，在訓(xùn)練過程中凍結(jié)了視覺編碼器并且只微調(diào)這個中文語言模型，在 1 億級別的中文數(shù)據(jù)上訓(xùn)練了 24 個 epoch，一共過了約 30 億中文圖文數(shù)據(jù)，得到了這個包含圖片信息的中文表征語言模型，為后續(xù)訓(xùn)練中文 Diffusion 相關(guān)的模型奠定了重要的基礎(chǔ)。

第一個開源中文 Disco Diffusion 模型?

2022 年 10 月，IDEA CCNL開源了第一個中文 Disco Diffusion 模型 Taiyi-Diffusion-532M-Nature-Chinese，該模型由 Katherine Crowson's 的無條件擴散模型在自然風景圖上微調(diào)而來。結(jié)合 Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese 可以實現(xiàn)中文生成各種風格的風景圖片。

東臨碣石，以觀滄海，水何澹澹，山島竦峙：

第一個開源中文 Stable Diffusion 的模型?

2022 年 11 月，IDEA CCNL開源了第一個中文 Stable Diffusion 的模型和中英雙語 Stable Diffusion 模型。

• 太乙 Stable Diffusion 純中文版本（Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1）

該模型利用已經(jīng)開源的太乙 CLIP 模型 (Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese) 替換了英文 stable-diffusion-v1-4 中的語言編碼器，因為太乙 CLIP 模型已經(jīng)具備了很強的中文圖文概念，所以直接凍結(jié)英文 stable diffusion 的生成模型部分，在億級別的高質(zhì)量數(shù)據(jù)上微調(diào)語言編碼器，調(diào)整學(xué)習(xí)率等超參數(shù)，將太乙 CLIP 模型理解的中文圖文概念與 stable diffusion 生成能力對齊。

• 太乙 Stable Diffusion 中英雙語版本（Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1）

不同于太乙 Stable Diffusion 純中文版本，這個模型希望在支持中文的情況下，同時能保留 stable-diffusion-v1-4 的英文生成能力。由于 stable-diffusion-v1-4 原有語言模型不具備太乙 CLIP 模型強大的中文圖文概念，IDEA CCNL希望在它的基礎(chǔ)上增加了中文數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這里采取了兩階段的訓(xùn)練。第一階段也是凍住 stable-diffusion-v1-4 的生成模型部分，在億級別的高質(zhì)量數(shù)據(jù)上微調(diào)語言編碼器，調(diào)整學(xué)習(xí)率等超參數(shù)，訓(xùn)練語言模型中文部分的表征。第二階段放開 stable-diffusion-v1-4 的生成模型部分，增強中文引導(dǎo)圖片生成的能力，目前訓(xùn)練中的一個 checkpoint 已取得不錯的效果并進行了開源。

使用方法

如果需要進行古詩場景、中文概念生成，建議嘗試中文版本 Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1。如果需要一些通用場景和概念的生成，尤其是有中文混合英文需要，建議嘗試中英雙語版本 Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1。

中文版本：

中英雙語版本：

太乙 - 中文 Stable Diffusion 的未來

目前在龐大的中國市場中，有將近 10 億的文化產(chǎn)業(yè)正在被 AIGC 沖擊并快速創(chuàng)新發(fā)展，也有更多的新機遇在裂變中產(chǎn)生。由于此前的 AIGC 模型還無法和特殊的中國文化背景相結(jié)合，致力于成為中文認知智能的基礎(chǔ)設(shè)施的 IDEA 研究院認知計算與自然語言中心，希望通過推出太乙模型，助力加快在 AIGC 全球市場化中中國的文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新發(fā)展，促進各個相關(guān)行業(yè)的升級。而太乙所在的封神榜預(yù)訓(xùn)練模型開源體系，已經(jīng)開源 80 個模型，覆蓋 AIGC、自然語言理解、受控文本生成等多個領(lǐng)域，成為中文最大的預(yù)訓(xùn)練模型開源體系。基于封神榜模型的 GTS 模型生產(chǎn)平臺，自動生產(chǎn)的 1 億參數(shù)模型，擊敗眾多百億千億參數(shù)模型，進入 FewCLUE 榜單前三名，機器自動化生成模型的能力達到了算法專家水平，AI 生產(chǎn) AI 的時代正在到來。

IDEA CCNL認為，在 AIGC 中，人的作用是更為重要的，生成式 AI 應(yīng)悄無聲息地融入大眾生活中并更好地幫助拓展人類的想象力邊界。所以，與 AI 互動生產(chǎn)的內(nèi)容，是幫助AIGC走向下一個生產(chǎn)力階段的關(guān)鍵。因此，IDEA CCNL除了基礎(chǔ)模型和基礎(chǔ)算法的研究之外，還在研究更精準的文本生成和基中文于文本的交互式圖片編輯。以太乙為核心的 AIGC 模型會持續(xù)更新和升級，敬請期待。