tgoop.com/gonzo_ML/919
Last Update:
[OpenAI DALL·E 2/unCLIP] Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen
Статья: https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf
Пост в блоге: https://openai.com/dall-e-2/
Код: нет, есть только карточка модели https://github.com/openai/dalle-2-preview/blob/main/system-card.md
Код неофициальный: https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch
API: пока нет, но можно добавляться в лист ожидания: (https://labs.openai.com/waitlist). Доступ к модели пока имеют порядка 400 человек, в основном сотрудники и “друзья” компании (https://github.com/openai/dalle-2-preview/blob/main/system-card.md#access)
OpenAI выпустила новую версию своей генеративной модели DALL·E 2 (но на самом деле модель на бэкенде называется unCLIP, и это уже не первая итерация самой модели). Про первую версию DALL·E мы писали тут: https://www.tgoop.com/gonzo_ML/656. Качество модели ощутимо возросло, кроме того новая версия работает с более высоким разрешением. Примеры выглядят очень круто. Да, наверное, с поправкой на черрипикинг, но всё равно. Изначально казалось, что ИИ доберётся до творческих профессий в последнюю очередь, но, кажется, пора обновить свои ожидания. Обязательно посмотрите демку в блоге. Несколько менее красивые (но вероятно более реальные) примеры есть в карточке модели на гитхабе.
Интересна эволюция модели. DALL·E 1 работал так: текст кодировался токенами, дальше опционально дополнялся картиночными токенами (полученными через dVAE), и далее модель авторегрессионно продолжала генерить картиночные токены, которые обратно через dVAE восстанавливались в пиксели (эта процедура затирала высокие частоты в изображении и приводила к характерной гладкости изображений). Так делалось много раз, результаты ранжировались с помощью вспомогательной контрастной модели CLIP (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/665) и отбирались лучшие.
Модель CLIP оказалась на редкость полезной. Возможно, в частности потому, что она была опубликована в отличие от собственно DALL·E (респект Сберу, обучившему и выложившему свою версию ruDALL-E). Люди нашли ей множество применений, например, в генерации картинок (когда текстовый энкодер модели выдаёт эмбеддинг по входному описанию, а дальше мы градиентным спуском обновляем картинку, максимизируя похожесть её эмбеддинга на заданный тектовый эмбеддинг). Кстати, в январе OpenAI наконец выложили наиболее тяжёлые и интересные версии модели RN50x64 и ViT-L/14 (https://github.com/openai/CLIP/commit/67fc250eb6aa84ef9ad19a020e3f8eb4e698feb4).
Практика показала, что эмбеддинги CLIP весьма хороши, и во второй версии DALL·E авторы решили их использовать напрямую. То есть энкодеры CLIP теперь является частью основной модели, а не вспомогательной функцией. В качестве картиночного энкодера взят ViT-H/16 (то есть не самый тяжёлый), а текстовый это стандартный трансформер из 24 блоков.
DALL·E 2 теперь работает так. Сначала по входному тексту генерится эмбеддинг текстовым энкодером CLIP. Далее из текстового эмбеддинга генерится картиночный эмбеддинг с помощью так называемой Prior модели. Она может быть авторегрессионной или диффузионной. И затем из картиночного эмбеддинга (и опционально таки текстового описания) генерится картинка с помощью диффузионного декодера. Декодер по сути инвертирует картиночные эмбеддинги обратно в картинку. Весь этот полный стек для генерации картинок, обусловленных текстом, авторы называют unCLIP, потому что он генерит картинки, инвертируя картиночный энкодер CLIP.
Подробнее про отдельные части модели.
BY gonzo-обзоры ML статей
Share with your friend now:
tgoop.com/gonzo_ML/919