為什么我們輸入一句話，人工智能便能產(chǎn)出一幅畫作呢？AI繪畫究竟是如何生成圖像的？這篇文章里，作者將AI繪畫過程拆解成了5個核心問題，或許搞清楚這5個核心問題，你就能明白AI繪畫的工作原理了，一起來看看吧。

寫在前面

前段時間和Leader聊AIGC時，提到了關(guān)于AI繪畫原理的話題，一直只知道人工智能是降噪畫圖的原理，但是很多細節(jié)不是很清楚，挺好奇為什么輸入一句話，人工智能就能理解，并且畫出來一幅“可圈可點”的畫作。

趁著周末爬了些資料，也找學術(shù)界朋友給推薦了一些研究論文，大概明白了AI繪畫是如何工作的，分享給大家，共勉。

Ps：主要通過白話的方式闡述AI繪畫原理，手動繪制了插圖和流程圖作為示意，算法原理略去了很多細節(jié)，適用于泛AIGC愛好者閱讀和學習了解。

整個AI繪畫過程，我拆解成了五個核心問題，搞清楚這五個問題，AI繪畫也就清晰了：

1. 我只輸入了一句話，AI是怎么知道這句話描述的是什么？
2. AI繪畫流程里提到的噪聲圖是哪里來的？
3. 就算有了噪聲圖，噪聲圖是怎么被一點一點去掉“馬賽克”的？
4. 那AI是怎么去掉無用的“馬賽克”的，最終去掉后是符合效果的？
5. 就算有了最終效果，為什么重新作畫的結(jié)果不一樣？

是不是看到這五個問題也有點懵，別著急，下面我們先看下AI繪畫的繪制過程，就清楚這五個問題都是在問什么了。

先看總述：AI繪畫的繪制過程

AI繪畫發(fā)展很快，最典型的就是去年的《太空歌劇院》，獲得科羅拉多州藝術(shù)一等獎，當時還是蠻震撼的。

因為再往前看幾年，其實AI繪畫的效果是這樣的（12年吳恩達和團隊用1.6萬GPU和上萬張數(shù)據(jù)，花了3天時間畫出來的貓…）：

我們再看下現(xiàn)在AI繪畫的效果（普通人輸入一句話，幾秒鐘畫出來的作品）：

Source: https://liblib.ai/ 官網(wǎng)

可以看出畫質(zhì)高清、精致，寫實感很強，甚至可以比得上攝影師的作品了。

所以AI到底是怎么越來越優(yōu)秀，根據(jù)一句話和幾個參數(shù)就能畫出這么好的作品呢？

先拋結(jié)論，AI繪畫原理就是：

去除馬賽克，就能看清了。

其實N多年前某些成人網(wǎng)就有了類似的技術(shù)，不過那個是1vs1還原，AI繪畫本質(zhì)是1vsN還原，核心就是把馬賽克一點一點抹掉，最終“漏出”底圖，完成所謂的“AI繪畫”。

圖像繪制：Designed byLiunn

我們先看下，AI繪畫的使用場景，所有的軟件或模型，基本上第一步都是讓用戶輸入繪畫關(guān)鍵詞，也就是Prompt。

以Diffusion Model的示意如下，我們把最右邊的當做正常圖片，從右到左是不斷模糊的，直至最后看不出來是什么，這個過程就是算法的疊加噪聲。

你可以理解為不斷對圖片進行馬賽克處理，這就是最著名的“擴散（Diffusion）”過程。

Source:https://mp.weixin.qq.com/s/ZtsFscz7lbwq_An_1mo0gg

打個比喻，我們把這個過程想象成你在發(fā)朋友圈照片時，想屏蔽一些信息，所以使用“編輯”功能不斷地對某些區(qū)域進行涂抹，直到這個區(qū)域看不清原本的內(nèi)容了。

并且每一次的噪聲迭代其實僅僅和上一次的狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，所以這本質(zhì)上也是一個馬爾科夫鏈模型（簡單理解為隨機模型，細節(jié)可以移步google）。

此時，如果把這個過程倒過來，從左到右做處理，那么就是一步步把一個圖片逐漸去除噪聲，變清晰的過程。

也就是你的朋友圈照片馬賽克越來越少，這個過程就是Diffusion Model的原理。

OK，看到這里，我們明白了大概流程和原理，接下來，我們來依次看五個核心問題。

第一個問題：如何理解文本信息

你輸入的文字，AI是怎么知道你想要描述的是什么？

按照上面所說的原理，圖片是被一點點抹去馬賽克的，但是我寫的文本信息是怎么匹配到某一個馬賽克圖片的呢？

我們都知道，目前AI繪畫最主流的使用方式就是在模型或軟件里，輸入一句話（俗稱Prompt），可以寫主體、背景、人物、風格、參數(shù)等等，然后發(fā)送，就可以得到一張圖。

比如，“一個穿背帶褲打球的雞”，效果如下：

圖像繪制：Source: Designed byLiunn

AI繪畫底層也是大模型，是一個圖像模型。

最早的時候文本控制模型的做法是讓模型生成一堆圖片，然后再讓分類器從中選出一個最符合的，這種方式?jīng)]什么不好，唯一的缺點就是當數(shù)據(jù)量大到一定程度的時候，就會崩潰（想象一下，用excel處理上百億行的數(shù)據(jù)，是不是負擔很大）。

所以一方面需要非常多的圖片數(shù)據(jù)來訓練，另一方面又需要高效且快捷的處理，能承擔這個任務的，就是Openai在21年推出的OpenCLIP。

CLIP的工作原理其實可以簡單理解為：爬蟲、文本+圖片的信息對。

第一，先看CLIP的爬蟲和數(shù)據(jù)庫。

CLIP的最大亮點之一就是采用了非常多的數(shù)據(jù)，構(gòu)成了一個龐大的數(shù)據(jù)庫。

每次CLIP爬取到一張圖片后，都會給圖片打上對應的標簽以及描述（實際CLIP 是根據(jù)從網(wǎng)絡上抓取的圖像以及其 “alt” 標簽進行訓練的）

Source:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/，引自Jay Alammar博客

然后從768個維度重新編碼這些信息（你可以理解為從768個不同的角度來描述這個圖）。

然后根據(jù)這些信息構(gòu)建出一個超多維的數(shù)據(jù)庫，每一個維度都會和其他維度交叉起來。

同時相似的維度會相對靠攏在一起，按照這種方式CLIP不斷爬取，最終構(gòu)建了一個大概4~5億的數(shù)據(jù)庫。

圖像繪制：Source: Designed byLiunn

第二，再看CLIP的文本圖像匹配能力。

OK，有了數(shù)據(jù)庫，庫里的圖像怎么和輸入的文字匹配呢？這里又分兩個步驟：

步驟01，怎么具備文本-圖像匹配的能力。

先看下圖，是算法的原理圖，看不懂沒關(guān)系，我在下面重新繪制了一幅降維版的示意圖。

Source: https://github.com/openai/CLIP

我們來看下面這幅示意圖，CLIP是如何識別文本和圖像的關(guān)聯(lián)。

作圖繪制參考Source:
https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/，Designed By Liunn

這里是一個簡化的算法模型，其本質(zhì)是不斷地通過大量數(shù)據(jù)來訓練CLIP去關(guān)聯(lián)、認識圖片和文字，并且根據(jù)和答案的比對，不斷地矯正，最后達到精確匹配關(guān)鍵詞和特征向量。

步驟02，如何去做文本-圖像匹配的關(guān)聯(lián)。

好了，我們再來看CLIP是如何做到文本圖像的匹配的。

當我們開始作畫時，會錄入文本描述（即Prompt），CLIP模型就會根據(jù)Prompt去上面的數(shù)據(jù)庫里從768個維度進行相似度的匹配，然后拿圖像和文本編碼后的特征去計算出一個相似性矩陣。

再根據(jù)最大化對角線元素同時最小化非對角線元素的約束，不斷地優(yōu)化和調(diào)整編碼器，最終讓文本和圖片編碼器的語義強關(guān)聯(lián)起來。

圖像繪制：Source: Designed byLiunn

最后，當找到最相似的維度描述后，把這些圖像特征全部融合到一起，構(gòu)建出本次要產(chǎn)出的圖像的總圖像特征向量集。

至此，輸入的一段話，就轉(zhuǎn)換成了這次生成圖像所需要的全部特征向量，也就是AI所謂的已經(jīng)“理解了你想畫什么樣的畫了”。

這個跨越已經(jīng)算是AI界的“登月一小步”了

有了CLIP的這個創(chuàng)新舉措，基本上徹底打通了文字和圖片之間的鴻溝，搭建了一個文本和圖像之間關(guān)聯(lián)的橋梁，再也不需要以前圖像處理界的打標簽的方式來不斷堆人了。

第二個問題：原始噪聲圖的來源

上面講到AI繪畫是把“馬賽克”一點點抹掉，那所謂的“馬賽克”圖，也就是噪聲圖是怎么來的呢？

噪聲圖的是擴散模型生成的，先記住這個概念“擴散模型”。

講擴散模型之前，需要先講另一個概念，AI生成圖片的過程，其實是人工智能領(lǐng)域的一個分支，生成模型（Generative Model）。

生成模型主要是生成圖像的，通過扔進去大量真實的圖片讓AI不斷去了解、認識和學習，然后根據(jù)訓練效果，自己生成圖片。

在生成模型里，有個自動編碼器的東西，它包含兩個部分：編碼器和解碼器。

編碼器可以把比較大的數(shù)據(jù)量壓縮為較小的數(shù)據(jù)量，壓縮的前提是這個較小的數(shù)據(jù)量是能夠代表最開始的大數(shù)據(jù)量的；

解碼器可以根據(jù)這個較小的數(shù)據(jù)量在適當?shù)臈l件下，還原為最開始的的大數(shù)據(jù)量。

所以這個時候就有意思了：

能否直接給它一個較小的數(shù)據(jù)量，看看它自己能隨機擴大成一個什么樣的大數(shù)據(jù)量？

圖像繪制：Source: Designed byLiunn

答案是可以的，但，測試效果很一般。

所以自動編碼器不行了，怎么辦呢，科學家發(fā)明了另一個東西，叫VAE（變分編碼器，Variational Auto-encoder）。

VAE是做什么的，主要是把較小的數(shù)據(jù)量進行規(guī)律化，讓其符合高斯分布的概率。

這樣就可以依據(jù)這個，來調(diào)整一個圖片信息按照概率的變化進行對應的改變，但是有個問題，這個太依賴概率了，大部分概率都是假設(shè)的理想情況，那怎么辦呢？

所以這個時候科學家就想，能不能做兩個AI，一個負責生成，一個負責檢驗它生成的行不行，也就是AI互相評估真假，這就是GAN，對抗神經(jīng)網(wǎng)絡誕生了。

GAN一方面生成圖片，一方面自己檢測行不行，比如有時候有些圖片細節(jié)沒有按照要求生成，檢測的時候GAN發(fā)現(xiàn)了，它后面就會不斷加強這塊，最終讓自己覺得結(jié)果可以，這樣不斷地迭代成千上億次，最終生成的結(jié)果，檢測也OK的時候，就是生成了一個AI的圖片了。

但問題又來了

GAN一方面自己做運動員，一方面自己做裁判，太忙了，不僅消耗大量的計算資源，同時也容易出錯，穩(wěn)定性也不好，那怎么辦呢？能不能讓AI別搞這么復雜，用一套流程完成呢？

答案是肯定的，這就是跨越了生成模型時代后，擴散模型的時代到來了。

話題回到擴散模型這里。

擴散模型最早是由斯坦福和伯克利學術(shù)專家，在2015年相關(guān)論文里提出的，依據(jù)正態(tài)分布給圖像逐步增加噪聲，到了2020年加噪聲的過程被改為根據(jù)余弦相似度的規(guī)律來處理。（文末附上了15年和20年的原始學術(shù)論文鏈接，感興趣可以自行閱讀）

根據(jù)余弦調(diào)度逐漸正向擴散原始圖，就像把一個完整的拼圖一步一步拆開，直至完全打亂。

圖像繪制：Source:Designed byLiunn

到這里，第二個問題也解決了。當你看到這里的時候，AI繪畫的輸入信息基本Ready了。

第三個問題：模型如何去除噪聲

AI把文字轉(zhuǎn)成了特征向量了，也拿到噪聲圖片了，但噪聲圖是怎么一點點被去除“馬賽克”的呢？

它是怎么消除掉馬賽克的呢？這里面分為兩個步驟：

步驟一，降維數(shù)據(jù)運算，提升運算效率；

步驟二，設(shè)計降噪網(wǎng)絡，識別無用噪聲，精準降噪。

先看步驟一：還記得上文提到的自動編碼器么？

圖像特征向量和噪聲圖，會一起扔到編碼器里進行降噪，也就是去除馬賽克的過程。

但是這里有個問題，就是一張512*512的RGB圖片就需要運算786432次，即512*512*3=786432條數(shù)據(jù)，這個運算量太大了

所以在這些數(shù)據(jù)在進入到編碼器之前，都會被壓縮到潛空間里去，降維到64*64*4=16384條數(shù)據(jù)（不知道你有沒有用SD的時候注意到，我們在Stable Diffusion里調(diào)整圖像大小的時候，最小只能拖到64px，這就是其中的原因）。

Source:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion，Designed byLiunn

這樣的話，整個文生圖的任務就能夠降維到消費級的GPU上運算（雖然現(xiàn)在算力依然是個問題，A100都沒有吧？有的話 私我！）

降低了落地門檻，運算和配置效率都得到了極大的提升。

再看步驟二：設(shè)計一個降噪網(wǎng)絡。

明白了數(shù)據(jù)降維的問題，我們繼續(xù)看，AI怎么逐步去除噪聲生成新圖呢，圖像編碼器又是如何給圖像降噪，從而生成一張全新的圖片的呢？

圖像繪制：Designed byLiunn

關(guān)于降噪方式，ddpm在2020年年底的相關(guān)論文預測了三件事：

1. 噪聲均值（mean of noise）：預測每個時間步長的噪聲均值。
2. 原始圖像（original image）：直接預測原始圖像，一步到位。
3. 圖像噪聲（noise of image）：直接預測圖像中的噪聲，以獲得噪聲更少的圖像。

現(xiàn)在的模型，大部分都是采用了第三種方式。

這個去除噪聲的網(wǎng)絡是怎么設(shè)計的呢？

這個主要歸功于編碼器中的U-Net（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-圖像分割）了。

Source:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/

U-Net是一個類似于編碼-解碼器的漏斗形狀的網(wǎng)絡（上圖左），不同點在于U-Net在相同層級的編碼、解碼層增加了直連通道（你可以理解為兩棟大樓之間，同一樓層之間加了連橋，可以走動）

這樣好處在于處理圖片時，相同位置的信息在編碼、解碼過程中可以方便快捷的進行信息傳輸。

那它是怎么工作的呢？

剛才我們說了，DDPM提到，目前基本上所有的模型都采用直接預測圖像中的噪聲，以便于獲得一張噪聲更少的圖片。

U-Net也是如此。

U-Net根據(jù)拿到第一節(jié)里提到的圖像的全部特征向量集合后，從向量集合里通過采樣的方式抽取一部分特征向量，再根據(jù)這些向量識別出其中的無用的噪聲

然后用最開始的全噪聲圖和當前這次預測的噪聲做減法（實際處理過程比這會復雜一些），然后得到一個比最開始噪聲少一些的圖，然后再拿這個圖，重復上述流程，再次通過采樣的方式抽取一部分特征向量，再去做噪聲預測，然后再拿N-2次的圖像和N-1次的圖像相減，拿到N-3次的圖像

繼續(xù)重復上述流程，直至最終圖像清晰，沒有噪聲或沒有識別出無用的噪聲為止，最終生成一張符合要求的圖像。

圖像繪制思路：
Source:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/，Designed byLiunn

這里面，有的同學注意到了，還涉及到一個采樣方法的環(huán)節(jié)。

每一次的采樣，根據(jù)不同的采樣方法，可以用同樣的方式，也可以用不同的采樣方式。不同的采樣方法會抽取出不同維度、不同特質(zhì)、不同規(guī)模的特征向量，最終確實會對輸出結(jié)果有影響（這也是影響AI繪畫可控性的因素之一）。

最后，還記得剛剛提到的數(shù)據(jù)降維嗎？

降維是為了降低運算量，加快速度，降維后其實是進入到一個潛空間里，那么圖像全部降噪完成后，會通過圖像解壓器也就是VAE模型，重新還原回來，被重新釋放到像素空間里（可以理解為IPhone里云端存儲的照片，你最開始看的是縮略圖，當你點開大圖想看的時候，會慢慢從云端下載，變成高清的）。

以上，就是噪聲模型網(wǎng)絡去噪的簡易過程。

第四個問題：應該去除哪些無用的噪聲

AI是怎么能夠按照我描述的來去除特定的馬賽克，而不是我寫了“狗狗”，畫出來一只“貓咪”呢？

U-Net模型如何識別應該去除哪些噪聲呢？其實這就是一個模型訓練的過程。

講解模型訓練之前，需要先普及幾個概念：

• 訓練集：用來不斷讓AI學習和糾錯的，讓AI可以不斷成長的一個數(shù)據(jù)集合，你可以理解為打籃球時教練帶你在訓練場訓練。
• 強化學習：當AI犯錯的時候，告訴它錯了；當AI正確的時候，告訴他對了；你可以理解為籃球教練在不斷糾正你的投籃姿勢，讓你訓練的更快更強。
• 測試集：用訓練集訓練一段時間后，看看AI能力如何的一個數(shù)據(jù)集合，你可以理解為打籃球時訓練半年，組織了一場友誼賽。

先看U-Net的訓練集是怎么構(gòu)建的，主要分為四個步驟：

1. 從圖文數(shù)據(jù)集中隨機選擇照片；
2. 生產(chǎn)不同強度的噪聲，順次排列；
3. 隨機選擇某個強度的噪聲；
4. 將該噪聲加到圖片里。

圖像繪制思路：
Source:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/，Designed byLiunn

再來看U-net是怎么處理的。

U-Net的訓練集是很多張已經(jīng)疊加了隨機噪聲的數(shù)據(jù)庫，可以理解為很多添加了馬賽克的圖片（籃球訓練場地），然后讓AI不斷地從這個數(shù)據(jù)庫里抽取圖片出來，自己嘗試抹去噪聲，全部抹掉后再來和這張圖的原圖做比對，看看差別多大。

計算出這個差距，然后重新去庫里抽取，再嘗試抹去噪聲（強化學習），循環(huán)無數(shù)次，最終實現(xiàn)的效果是，無論怎么隨機抽，并且換一個新的噪聲圖片庫（測試集），AI抹掉的噪聲后的圖像也能和原圖很像（風格都類似，不一定是原圖，這也就是為什么AI每次出圖都不一樣）。

這樣的話就算通過了，這個模型就算Ready了（可以上線了）。

以上就是U-Net識別且去除無用噪聲的過程。

第五個問題（穩(wěn)定性控制），我應該如何控制出圖效果？

經(jīng)常玩AI繪畫的小伙伴會發(fā)現(xiàn)，其實目前大模型最不可控的地方就是它的不穩(wěn)定性。

那么如果想要稍微控制下AI繪畫的效果，有什么好的方法嗎？

這里給出四種方式，供大家參考。

first：調(diào)整Prompt（也就是改描述語，本質(zhì)是調(diào)整圖片的CLIP特征）

通過輸入不同的描述詞，以及更改局部Prompt，一步步引導AI模型輸出不同的圖像，其本質(zhì)就是更改了匹配到的CLIP對應的待處理的圖像特征向量集合，所以最終的出圖會不斷地調(diào)整、優(yōu)化（這里還有一些玄學技巧，比如給某些Prompt里的部分起名字，也可以獲得穩(wěn)定性，本質(zhì)是給部分Prompt結(jié)構(gòu)打標記，便于AI算法識別…）。

Second：墊圖（也就是俗稱的img2img，本質(zhì)是加噪聲）

現(xiàn)在主流的AI繪畫軟件和模型都支持墊圖功能，也就是你上傳一張圖，然后根據(jù)你這張圖的輪廓或者大概樣式，再生成一張圖。

其本質(zhì)就是將你上傳的圖疊加幾層噪聲，然后拿這個疊噪后的圖片作為基礎(chǔ)再讓AI進行去噪操作，后續(xù)流程不變，所以最終風格、結(jié)構(gòu)和原圖相似的概率很大。

不過值得一提的是，現(xiàn)在很多Webui還支持選擇和原圖相似度多少的操作，對應到算法上其實就是在問你要疊加多少層噪聲，當然是疊加的噪聲越少，越和原圖相似，反之可能越不像（不過這也是概率問題，也會存在疊加的多的時候生成的圖也比疊加的少的時候更像）。

Third，插件（通過第三方插件/工具輔助控制，本質(zhì)是訓練模型）

拿最典型、最經(jīng)典的ControlNet來說，可以通過任意條件或要求來控制生成的效果，基本上可以說是指哪打哪的效果了。

其本質(zhì)你可以理解為是通過一張圖來訓練模型，達到自己想要的效果。

它把去噪模型整個復制了一遍，然后兩個模型并行處理，一個做常態(tài)去噪，一個做條件去噪，最后再合并，達到穩(wěn)定控制的效果。

Fourth，訓練模型（自己拿大量數(shù)據(jù)單獨訓練，本質(zhì)是Finetune）

這個不解釋了吧，就是你自己有很多圖，自己建個圖像庫，然后不斷地訓練大模型去識別這些圖像，最終給模型一兩個詞，大模型就能識別且生成相似的圖像，這樣就實現(xiàn)了Finetune一個自己的小模型的效果。

注意：Finetune需要注意邊界和用力程度，測試集的效果的評判指標要做好，否則訓練時間很久的時候，就會對小樣本數(shù)據(jù)過擬合，這樣會失去大模型的泛化性，可能得不償失（也有解決方案，比如Reply，讓大模型重新學一遍，或者正則化模型，或者做并行模型，細節(jié)不展開）。

恭喜，當你閱讀到這里的時候，基本上應該已經(jīng)了解了AI繪畫的前龍去脈了，由于是把很多算法文章抽象為了白話文，所以很多細節(jié)也都略去了，拋磚引玉，有遺漏或不當?shù)牡胤?，歡迎和大家交流、互相學習。

說好的福利來了，相信AIGC死忠粉會喜歡。

驚喜：分享7個常見的文圖生成的數(shù)據(jù)集

COCO（COCO Captions）

COCO Captions是一個字幕數(shù)據(jù)集，它以場景理解為目標，從日常生活場景中捕獲圖片數(shù)據(jù)，通過人工生成圖片描述。該數(shù)據(jù)集包含330K個圖文對。

數(shù)據(jù)集下載鏈接：https://cocodataset.org/

Visual Genome

Visual Genome是李飛飛在2016年發(fā)布的大規(guī)模圖片語義理解數(shù)據(jù)集，含圖像和問答數(shù)據(jù)。標注密集，語義多樣。該數(shù)據(jù)集包含5M個圖文對。

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://visualgenome.org/

Conceptual Captions（CC）

Conceptual Captions（CC）是一個非人工注釋的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包含圖像URL以及字幕。對應的字幕描述是從網(wǎng)站的alt-text屬性過濾而來。CC數(shù)據(jù)集因為數(shù)據(jù)量的不同分為CC3M（約330萬對圖文對）以及CC12M（約1200萬對圖文對）兩個版本。

數(shù)據(jù)集下載鏈接：https:
//ai.google.com/research/ConceptualCaptions/

YFCC100M

YFCC100M數(shù)據(jù)庫是2014年來基于雅虎Flickr的影像數(shù)據(jù)庫。該庫由一億條產(chǎn)生于2004年至2014年間的多條媒體數(shù)據(jù)組成，其中包含了9920萬張的照片數(shù)據(jù)以及80萬條視頻數(shù)據(jù)。YFCC100M數(shù)據(jù)集是在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)之上建立了一個文本數(shù)據(jù)文檔，文檔中每一行都是一條照片或視頻的元數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集下載鏈接：
http://projects.dfki.uni-kl.de/yfcc100m/

ALT200M

ALT200M是微軟團隊為了研究縮放趨勢在描述任務上的特點而構(gòu)建的一個大規(guī)模圖像-文本數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含200M個圖像-文本對。對應的文本描述是從網(wǎng)站的alt-text屬性過濾而來。（私有數(shù)據(jù)集，無數(shù)據(jù)集鏈接）

LAION-400M

LAION-400M通過CommonCrwal獲取2014-2021年網(wǎng)頁中的文本和圖片，然后使用CLIP過濾掉圖像和文本嵌入相似度低于0.3的圖文對，最終保留4億個圖像-文本對。然而，LAION-400M含有大量令人不適的圖片，對文圖生成任務影響較大。很多人用該數(shù)據(jù)集來生成色情圖片，產(chǎn)生不好的影響。因此，更大更干凈的數(shù)據(jù)集成為需求。

數(shù)據(jù)集下載鏈接：
https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/

LAION-5B

LAION-5B是目前已知且開源的最大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。它通過CommonCrawl獲取文本和圖片，然后使用CLIP過濾掉圖像和文本嵌入相似度低于0.28的圖文對，最終保留下來50億個圖像-文本對。該數(shù)據(jù)集包含23.2億的英文描述，22.6億個100+其他語言以及12.7億的未知語。

數(shù)據(jù)集下載鏈接：
https://laion.ai/blog/laion-5b/

最后，一些題外話：

AIGC技術(shù)的發(fā)展，除了數(shù)據(jù)突破、算力突破、算法突破等等之外。

我覺得最重要的一點是：開源。

開源，代表的是公開、透明、分享、共同進步，期待共創(chuàng)。

包括像上面提到的CLIP（OpenAI共享了模型權(quán)重），不可否認有些國家核心技術(shù)不能開源可以理解，但是AI開源這事，確實可以讓眾多研究人員、科學家、學者甚至野生的愛好者獲得最大的信息量和透明度。

以此；

在該基礎(chǔ)上快速、健康、多樣化的進行衍生和發(fā)展，這是極其有利于整個AI生態(tài)的長期、可持續(xù)、良性發(fā)展的。

分享即學習，AI的新時代，永遠是共享、透明的主旋律。

盡量拋棄有個好想法，閉門造車的狀態(tài)，共同打造一個AIGC環(huán)境和氛圍。

這樣當你坐在波音飛機上的時候，就可以不用太糾結(jié)坐前排還是坐后排了，因為你本身已經(jīng)在超速前進了……

附部分參考資料和CLIP源文檔：

• OpenCLIP 的 GitHub 網(wǎng)址：https://github.com/mlfoundations/open_clip
• 15年的擴散模型論文：《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》https://arxiv.org/abs/1503.03585
• 20年的DDPM論文：《Denoising Diffusion Probabilistic Models》https://arxiv.org/abs/2006.11239
• 《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752
• 《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》：https://arxiv.org/pdf/2204.06125.pdf
• 《Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2302.05543
• 文末驚喜一的7個數(shù)據(jù)集的原始出處：引自 整數(shù)智能AI研究院《從文本創(chuàng)建藝術(shù)，AI圖像生成器的數(shù)據(jù)集是如果構(gòu)建的》
• 部分繪圖參考思路出處：引自亞馬遜云開發(fā)者《Generative AI新世界 | 走進文生圖（Text-to-Image）領(lǐng)域》
• 部分思路參考出處：引自騰訊云開發(fā)者《【白話科普】10分鐘從零看懂AI繪畫原理》
• 【科普】你的文字是怎么變成圖片的？https://v.douyin.com/iemGnE9L/
• 以及部分博客作者的博文

專欄作家

楠神，公眾號：音波楠神，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。大廠AI高級產(chǎn)品經(jīng)理，AIGC商業(yè)模式探索家，長期探索AI行業(yè)機會，擅長AI+行業(yè)的解決方案設(shè)計及AIGC風口、流量感知。

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