文本生成图像|DALLE2论文记录_dalle论文

Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

Abstract

• Clip模型：是Contrastive model的一种，可以很鲁棒地捕获语义和风格

• 本文提出一个2-stage model:一个prior模型，给出文字，生成一个CLIP图像特征；一个decoder根据图像特征生成图像

Introduction

• CLIP

• diffusion

• our work:首先训练了一个diffusion decoder来反转CLIP图像encoder,这个反转器是non-deterministic的，对于一个给定的图像特征可以生成多个图片

• 相比起GAN，CLIP很大的一个优势是能够通过语音信息对图像进行修改

• 整体示意图

  • 先用CLIP训练好文本和图像的联合表示空间，给定文本和文本的图像，出文本特征和图像特征，训练好之后它就frozen了不动了

  • 再用clip处理出来的text特征进入prior模型生成img特征，再用diffussion decoder得到最终的图像

Method

• 对于image x，对应的text为y，CLIP生成的image embedding为$z_i$，生成的text embedding为$z_t$，

  • $priorP(z_i|y)$：能够利用text y生成CLIP image embeddings $z_i$

  • $decoderP(x|z_i,y)$：能够根据$z_i$(和某些时刻可能用到text y)生成图像x

  • 于是整体流程be like:

  P ( x ∣ y ) = ① P ( x , z i ∣ y ) = ② P ( x ∣ z i , y ) P ( z i ∣ y ) P(x|y)\mathop{=}\limits^① P(x,z_i|y)\mathop{=}\limits^②P(x|z_i,y)P(z_i|y) P(x∣y)