2021剛剛開啟，OpenAI又來放大招了！
能寫小說、哲學語錄的GPT-3已經不足為奇？那就來一個多模態『圖像版GPT-3』。
今天，OpenAI重磅推出了最新語言模型—DALL·E，它是GPT-3的120億參數版本，可以魔法一般按照自然語言文字描述直接生成對應圖片！
比如，在DALL·E模型中輸入「穿芭蕾舞短裙、正在遛狗的蘿蔔寶寶」，它就可以生成這樣一張圖片：
輸入「鱷梨形狀的扶手椅」，就是這樣：
甚至輸入「含OpenAI字樣的店鋪」，它也能成生成多種設計圖
DALL·E這項神技能衝上了各大社交平臺的熱搜。
Keras創始人Fran ois Chollet特意發文稱：
這看起來非常酷，尤其是「圖像生成」的部分。從原理上來看，它應該就是GPT-3在文本合成圖像方向上的擴展版本。
AI大神吳恩達也第一時間轉推點讚，還順帶挑選了一張滿意的藍色襯衫 + 黑色長褲的AI 生成圖。
OpenAI 聯合創始人、首席科學家 Ilya Sutskever 在推特上發文表道：人工智慧的長期目標是構建多模態神經網絡，即AI能夠學習不同模態之間的概念（文本和視覺領域為主），從而更好地理解世界。而 DALL·E 和 CLIP 使我們更接近「多模態 AI 系統」這一目標。
值得一提的是，DALL·E的命名也很特別。這個善於繪畫創作的模型名稱來源於人類藝術家薩爾瓦多·達利（Salvador Dalí）和皮克斯（Pixar）機器人WALL·E名稱的結合。
接下來，我們來詳細介紹一下它還有哪些硬核能力。
1
DALL·E的能力
DALL·E能夠為多語言成分結構的各種句子創造似是而非的圖像。研究人員通過一些交互視覺效果舉例說明了這一點。在下面的案例中，每個視覺效果的文本提示都是通過CLIP重新排序後，從512個文本提示中的前32個獲得的，不採取任何手動選取（cherry-picking）。
控制屬性
研究人員測試了DALL·E修改目標物體的能力，包括修改相應的屬性以及出現的次數。
文本提示：五邊形的綠色鍾。
繪製多個目標
同時控制多個目標物體、以及它們的屬性、空間關係是一個全新的挑戰。
例如，「一隻戴著紅帽子、黃手套、藍襯衫和綠褲子的刺蝟」。要正確地解釋這句話，DALL·E 不僅要正確地將每件衣服與動物組合在一起，還要將（帽子、紅色）、（手套、黃色）、（襯衫、藍色）和（褲子，綠色）形成各種聯想，而且不能混淆它們。
文本提示：一堆三維立方體：紅色的立方體在綠色立方體的頂部；綠色立方體在中間；藍色立方體在底部。
雖然DALL·E確實為少量目標的屬性和位置提供了某種程度的可控性，但成功率取決於標題文本的語言措辭。
隨著目標的增多，DALL·E容易混淆目標與顏色之間的關聯，成功率會急劇降低。研究人員注意到，在這些場景中，DALL·E對於標題文本的重新表述是脆弱的、可替代的，語義上等價的標題文本通常不會產生正確的解釋。
可視化透視與三維
研究人員發現DALL·E還能夠控制場景的視點和渲染場景的3D樣式。
文本提示：坐在田野上的體素化模型水豚。
為了進一步驗證DALL·E的這個能力，研究人員測試了DALL·E在同等視角下重複繪製知名人物頭部的能力，並發現DALL·E可以成功恢復旋轉頭部的平滑動畫。
文本提示：荷馬半身像。
DALL·E能夠將某些類型的光學畸變（Optical Distortions）應用到具體場景中，正如我們在「魚眼透鏡視圖（Fisheye Lens View）」和「球形全景圖（Spherical Panorama.）」等場景中看到的那樣。它促使研究人員探索其產生光學反射的能力。
文本提示：一個白色的立方體看著自己在鏡子裡的倒影；一個白色的立方體看著鏡子裡的自己。
可視化內部和外部結構
「特寫鏡頭（Extreme Close-up View）」和「x射線（X-Ray）」風格的案例使研究人員進一步探索了DALL·E運用橫截面視角繪製內部結構和用宏觀圖像繪製外部結構的能力。
文本提示：核桃的橫截面圖。
推斷上下文細節
將文本翻譯成圖像的任務是不明確的：一個標題文本通常可以對應無限多種圖像，換句話說，圖像不是唯一確定的。例如，假如標題文本是「日出時，坐在田野上的水豚的繪畫像。根據水豚的方位，可能需要畫一個陰影，但這個細節沒有被明確提及。
研究人員探討了DALL·E在以下三種情況下解決無規範標準問題的能力：改變風格、設置和時間；在各種不同的情況下繪製同一目標圖像；在生成目標圖像上書寫指定文本。
文本提示：帶有藍色草莓的彩色玻璃窗。
利用不同程度的可靠性，DALL·E為通過自然語言實現3D渲染引擎功能提供了一種途徑。它可以獨立地控制少量目標的屬性，並在有限的範圍內控制目標的數量以及它們之間的排列方式。它還可以控制渲染場景的位置和角度，並且根據角度和照明條件生成精確且規範的已知目標。
與3D渲染引擎不同，3D渲染引擎的輸入必須明確且完整，當標題文本暗示圖像必須包含未明確的特定細節時，DALL·E通常能夠「填補空白」。
應用案例
研究人員探討了上述功能在時尚設計和室內設計中的應用。
文本提示：一位穿著橘色和黑色相間襯衫的男性人體模特。
文本提示：客廳中有兩個白色的扶手椅和一幅鬥獸場的畫，這幅畫掛在現代樣式壁爐的上方。AI生成的圖像：
組合不相關的概念
語言的構成本質使人們能夠將概念描述集成在一起，用以描述真實和虛構的事物。OpenAI發現，DALL·E還具有將完全不同的idea結合起來以合成物體的能力，其中有些物體不可能在現實世界中存在。
OpenA在兩種情況下探索這種能力：將各種概念的特質傳遞給動物，以及從不相關的概念中汲取靈感來設計產品。
文本提示：豎琴狀的蝸牛。
在上一部分中探討了DALL·E在生成真實物體的圖像時結合無關概念的能力。接下來，OpenAI通過在藝術的背景下的三種插圖探索這種能力：動物和物體的擬人化版本、動物嵌合體、表情符號。
文本提示：長頸鹿烏龜合體的專業高質量插圖，模仿烏龜的長頸鹿，由烏龜變成的長頸鹿。
零樣本視覺推理
可以僅根據說明和提示來指示GPT-3執行多種任務，而無需任何額外訓練。例如，當提示短語「將『在公園裡walking狗的人』被翻譯成法語：」時，GPT-3會回答「un homme quipromèneson chien dans le parc。此功能稱為零樣本推理。
OpenAI發現DALL·E將此功能擴展到了視覺領域，並且在以正確的方式提示時，能夠執行多種圖像到圖像的翻譯任務。
文本+圖像提示：參照上面的貓在下面生成草圖。
OpenAI驚訝地發現DALL·E居然有這種神奇的能力，因為他們沒有對神經網絡或訓練程序進行任何修改。
受這些結果的啟發，OpenAI通過在Raven的漸進矩陣上進行測試來衡量DALL·E對於解決類推推理問題的能力，這是一種視覺智商測試，在20世紀得到了廣泛應用。
文本+圖像提示：一個幾何形狀序列。
地理知識
OpenAI 發現DALL·E了解地理事實、地標和街區。它對這些概念的了解在某些方面出奇地精確，而在另一些方面卻有缺陷。
文本提示：中國食物的圖片。
時間知識
除了探索DALL·E關於隨空間變化的概念的知識外，OpenAI還探索了其隨時間變化的概念的知識。
文本+圖像提示：20年代發明的電話。
2
總結：方法和先前工作
DALL·E是一個僅有解碼器的Transformer架構，它可以接收1280個token的文本和圖像作為單個流（文本為256個token，圖像為1024個token），並對它們全部進行自動回歸建模。
它的64個自注意力層中的每一個都具有注意力mask，使每個圖像token都可以匹配所有文本token。DALL·E對文本token使用標準的因果mask，以行、列或卷積注意模式對圖像token使用稀疏注意，具體取決於層數。
OpenAI計劃在下一篇論文中提供有關DALL·E架構和訓練過程的詳細信息。
與VQVAE-2中使用的rejection sampling類似，OpenAI使用CLIP對每個文本生成的512個採樣中的前32個進行排名。此過程也可以看作是一種語言指導的搜索，會對樣本質量產生巨大影響。
GPT-3已經向我們展示，可以用語言來指示大型神經網絡執行各種文本生成任務。Image GPT則表明，同樣類型的神經網絡也可以用來生成高保真的圖像。OpenAI進一步擴展了這些發現，以表明通過語言操縱視覺概念是觸手可及的。
與GPT-3一樣，DALL·E是一種Transformer語言模型。OpenAI認為，涉及生成模型的工作可能會產生重大而廣泛的社會影響。因此未來，OpenAI會計劃分析像DALL·E這樣的模型如何與社會問題聯繫起來，例如對某些工作流程和專業的經濟影響，模型輸出中可能存在的偏見以及該技術所隱含的長期道德挑戰。
最後，大家對DALL·E 這個的神經網絡模型有什麼應用上的期待呢？二維設計師？
又會覺得它會引導什麼AI革命嗎？又或者覺得它會存在很多不可避免的限制？
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