AIGC实战——多模态模型DALL.E 2_ai多模态大模型

AIGC实战——多模态模型DALL.E 2

• • 0. 前言
  • 1. 模型架构
  • 2. 文本编码器
  • 3. CLIP
  • 4. 先验模型
  • • 4.1 自回归先验模型
    • 4.2 扩散先验模型
  • 5. 解码器
  • • 5.1 GLIDE
    • 5.2 上采样器
  • 6. DALL.E 2 应用
  • • 6.1 图像变体
    • 6.2 先验模型的重要性
    • 6.3 DALL.E 2 限制
  • 小结
  • 系列链接

0. 前言

DALL.E 2 是 OpenAI 设计用于文本生成图像的生成模型。该模型的第一个版本 DALL.E 于 2021 年发布，引起了对生成多模态模型的广泛关注。在本节中，我们将介绍该模型的第二个版本 DALL.E 2，该模型于 2022 年发布，DALL.E 2 进一步促使我们了解人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 解决多模态问题的能力。它不仅在学术上具有重要意义，同时迫使我们思考 AI 创造性过程中的角色问题，这种制造性问题一直以来被认为是人类独有的能力。

1. 模型架构

为了了解 DALL.E 2 的工作原理，我们首先必须了解其整体架构，如下图所示。

我们需要了解以下三个关键组件：文本编码器 (Text encoder)、先验模型 (Prior) 和解码器 (Decoder)。首先，文本通过文本编码器生成文本嵌入向量。然后，这个向量经过先验模型转换成图像嵌