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论文阅读_DALLE-2的unCLIP模型

news 文章来源：https://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/129223670 2025/4/20 23:08:02

论文信息

name_en: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
name_ch: 利用CLIP的层次化文本条件图像生成
paper_addr: http://arxiv.org/abs/2204.06125
doi: 10.48550/arXiv.2204.06125
date_read: 2023-02-12
date_publish: 2022-04-12
tags: [‘深度学习’,‘自然语言处理’,‘图形图像’]
author: Aditya Ramesh
citation: 703

读后感

OpenAI出品，应用于DALL-E 2。主要实现了以文本为条件生成图像。它在图像的还原和生成过程中，利用了图像与文本间的映射关系，文本可以看作是人对图片内容的抽象，它让模型从人的视角“看”图片，识别了其中人觉得最重要的内容；在图片内容和人类概念之间建立联系，并能通过文本描述的概念来生成和编辑图片。
从技术层面看，它主要基于CLIP，Diffusion模型，并在GLIDE的方法之上进行了改进（之前GLIDE尝试了有分类的CLIP，本文尝试了无分类的CLIP；GLIDE对Diffusion中加噪图片训练CLIP对齐嵌入，本文用不加噪图片做CLIP）。

介绍

CLIP模型在图片和文本之间建立映射关系，能很好的获取图片的含义和风格。本文基于CLIP，提出了两阶段模型（如图）：首先，生成给定文本描述对应的CLIP图像嵌入，然后，用解码器生成以图像嵌入为条件的图像。其解码器尝试了自回归和扩散两种方法，发现扩散模型效率更高。

其核心逻辑如图所示：虚线上结合了文本和图像的表示空间；虚线下是生成图片的过程，用文本嵌入产生一个图像嵌入，然后利用这个嵌入在条件约束下送入扩散解码器产生最终图像。

方法

数据集由成对的( x , y)：图像x和它们对应的描述y组成，用zi和zt分别表示CLIP图像和文本嵌入。
$\mid y)=P\left(x, z_{i} \mid y\right)=P\left(x \mid z_{i}, y\right) P\left(z_{i} \mid y\right)$
利用上述公式，生成图片，其中先验（上图中prior）P (zi | y)，生成以字幕y为条件的CLIP图像嵌入zi；解码器（上图中Decoder）P (x|zi , y)，生成以CLIP图像嵌入zi (以及可选的文本标题y)为条件的图像x(具体训练细见附录C)。

解码器 Decoder

使用扩散模型生成基于CLIP图像嵌入(以及可选的文本标题)的图像。基于GLIDE模型做了一些修改（GLIDE模型使用加噪后的图片训练CLIP），将CLIP嵌入投影到额外的4个上下文标记中，这些上下文标记串联到GLIDE文本编码器的输出序列中；并在训练过程中随机丢弃文本标题50 %的来实现无分类器指导；另外，还考虑了上采样以改进模型精度，以及提升模型鲁棒性的方法。

先验 Prior

上述编码器可用嵌入空间数据生成图像，但还需要一个先验模型，从标题y生成zi，以便从文本生成图像。本文探索了两种不同的模型作为先验模型：

自回归先验
扩散先验
其中扩散模型效率更高。训练一个带因果注意力掩膜的解码器Transformer，之前的扩散先验由：编码文本、CLIP文本嵌入、扩散时间步嵌入、带噪CLIP图像嵌入、最终通过Transformer预测不带噪CLIP图像嵌入。本文生成zi的两个样本，并选择与zt点积较高的样本来提高采样质量。并且发现更好的Diffusion方法是训练模型直接预测不带噪的zi，因此改进了 Diffusion 损失函数。

$=Et∼[1,T],zi(t)∼qt[∥fθ(zi(t),t,y)−zi∥2]L_{\text {prior }}=\mathbb{E}_{t \sim[1, T], z_{i}^{(t)} \sim q_{t}}\left[\left\|f_{\theta}\left(z_{i}^{(t)}, t, y\right)-z_{i}\right\|^{2}\right]$

另外，还使用主成分分析( PCA )对CLIP图像嵌入zi进行降维。通过在原始的1024个主成分中只保留320个主成分，能够保留几乎所有的信息，从后面实验部分，主成分中越重要的维度对应的概念越核心。

操作图像

下面展示了几种应用模型的方法：

生成语义相似的图像

给定一幅图像x，可以生成具有相同本质内容（主体元素和风格）但在其他方面不同的相关图像，如形状和方向。具体方法是通过η值控制DDIM采样的随机性。

上方是原图，下面九张为修改后生成的图。

混合图像

混合x1,x2两张图（最左和最右两张），通过对输入图像的嵌入使用球面插值在它们的zi1和zi2之间旋转。

修改图像

通过语义描述修改图像。输入是一个图像和对它的描述，以及转换目标的描述，如图第四行：输入为冬天图片，目标是将其转成秋天的图片。实现方法是计算两个输入标题嵌入的差值，然后使用插件方法在图像嵌入和文本差值间旋转。

探索稳空间

PCA重构提供了一种探测CLIP潜在空间结构的工具。在图-7中，右侧是原图，对CLIP的嵌入空间降维，原空间维度为1024，仅保留重性为24,30,40… 320的PCA维度进行重建。可以看到不同维度编码了哪些语义信息。

我们观察到重要性高的PCA维度保留了粗粒度的语义信息，如场景中的物体类型，而重要性相对低的PCA维度编码了更细粒度的细节，如物体的形状和精确形式。

例如，在第一个场景中，重要的维度只有食物，也许还有一个容器，而增加维度后则有西红柿、绿植和瓶子。

之后，作者还对图片的逼真度、多样性和美学性进行了评测，展示unCLIP优于之前模型。