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 François 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。
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：坐在田野上的像素化模型水豚。
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『在公園裡遛狗的人』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。
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，Henry AI Labs 在 YouTube 上分享了一個視頻，簡要介紹了 OpenAI 的 DALL-E 模型，並表示 「希望可以清楚說明深度神經網絡中文本和圖像是如何作為張量統一的。」
由於是非官方解釋，僅供參考。
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？