多模态网络#
在Transformer模型成功解决NLP任务后，相同或类似的架构也被应用于计算机视觉任务。越来越多的人开始关注构建能够结合视觉和自然语言能力的模型。其中一个尝试是由OpenAI完成的，称为CLIP和DALL.E。
对比图像预训练（CLIP）#
CLIP的核心思想是能够比较文本提示与图像，并确定图像与提示的匹配程度。
图片来源于这篇博客
该模型通过从互联网获取的图像及其标题进行训练。对于每个批次，我们获取N对（图像，文本），并将它们转换为一些向量表示I，..., I / T，..., T。这些表示随后进行匹配。损失函数的定义是最大化对应一对（例如I和T）的向量之间的余弦相似度，同时最小化所有其他对之间的余弦相似度。这就是为什么这种方法被称为对比学习。
CLIP模型/库可以从OpenAI GitHub获取。该方法在这篇博客中有所描述，并在这篇论文中有更详细的说明。
一旦该模型被预训练，我们可以给它一批图像和一批文本提示，它将返回一个概率张量。CLIP可以用于以下任务：
图像分类
假设我们需要将图像分类为猫、狗和人类。在这种情况下，我们可以给模型一个图像，以及一系列文本提示：“一张猫的图片”、“一张狗的图片”、“一张人类的图片”。在结果的3个概率向量中，我们只需选择值最高的索引。
图片来源于这篇博客
基于文本的图像搜索
我们也可以反过来操作。如果我们有一组图像，我们可以将这组图像传递给模型，并提供一个文本提示——这将返回与给定提示最相似的图像。
✍️ 示例：使用CLIP进行图像分类和图像搜索#
打开Clip.ipynb笔记本，查看CLIP的实际应用。
使用VQGAN+CLIP进行图像生成#
CLIP还可以用于从文本提示生成图像。为了实现这一点，我们需要一个生成器模型，能够根据某些向量输入生成图像。其中一个这样的模型称为VQGAN（向量量化GAN）。
VQGAN与普通GAN的主要区别在于以下几点：
- 使用自回归Transformer架构生成一系列上下文丰富的视觉部分，这些部分组成图像。这些视觉部分由卷积神经网络（CNN）学习。
- 使用子图像判别器来检测图像的部分是“真实”还是“伪造”（与传统GAN的“全或无”方法不同）。
可以在Taming Transformers网站上了解更多关于VQGAN的信息。
VQGAN与传统GAN的一个重要区别在于，后者可以从任何输入向量生成一个不错的图像，而VQGAN可能生成一个不连贯的图像。因此，我们需要进一步引导图像创建过程，这可以通过CLIP来实现。
为了生成与文本提示相对应的图像，我们从一些随机编码向量开始，将其传递给VQGAN以生成图像。然后使用CLIP生成一个损失函数，显示图像与文本提示的匹配程度。目标是通过反向传播调整输入向量参数以最小化该损失。
一个实现VQGAN+CLIP的优秀库是Pixray。
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| 从提示一张年轻男性文学教师拿着书的水彩特写肖像生成的图片 | 从提示一张年轻女性计算机科学教师拿着电脑的油画特写肖像生成的图片 | 从提示一张老年男性数学教师站在黑板前的油画特写肖像生成的图片 |
图片来自人工教师系列，由Dmitry Soshnikov创作
DALL-E#
DALL-E 1#
DALL-E是一个基于GPT-3的版本，能够根据提示生成图像。它使用了120亿参数进行训练。
与CLIP不同，DALL-E将文本和图像作为一个单一的令牌流输入。因此，可以根据多个提示生成图像。
DALL-E 2#
DALL-E 1和2的主要区别在于，后者能够生成更真实的图像和艺术作品。
以下是使用DALL-E生成图像的示例：
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| 从提示一张年轻男性文学教师拿着书的水彩特写肖像生成的图片 | 从提示一张年轻女性计算机科学教师拿着电脑的油画特写肖像生成的图片 | 从提示一张老年男性数学教师站在黑板前的油画特写肖像生成的图片 |
参考文献#
- VQGAN论文：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis
- CLIP论文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
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