diffusion model六Dalle2技术小结

Dalle2 技术小结

系列阅读

• diffusion model（一）DDPM技术小结 (denoising diffusion probabilistic)
• diffusion model（二）—— DDIM技术小结
• diffusion model（三）—— classifier guided diffusion model
• diffusion model（四）文生图diffusion model（classifier-free guided）
• diffusion model（五）stable diffusion底层原理（latent diffusion model， LDM

背景

随着AIGC概念及diffusion model在视觉领域的发光发热。OpenAI结合CLIP与diffusion model提出了一个二阶段的文本生成图片范式Dalle2[^{1]，能够更精细的从语义层面控制图片的生成效果。得益于其训练范式，Dalle2的图片生成的质量不弱于GLIDE[}2],但生成器的多样性有明显提升。下面我们来看它是怎么做的吧！

Dalle2的总体架构

Dalle2作为一个文到图的生成模型，其输入是文本，其输出是基于该文本对应的图片即$P(x|y)$ 。Dalle2将该过程分为两个阶段

其一是DiffusionPrior P ( z i ∣ y ) P(z_i|y) P(zi∣y)，其作用是获得输入文本$y$对应的CLIP图片向量 z i z_i zi。

其二是DiffusionDecode P ( x ∣ z i , y ) P(x|z_i,y) P(x∣zi,y)，作用是根据输入的文本$y$和估计的图片向量 z i z_i zi生成图片$x$。下面我们对这两个模块进行详细介绍。

上述两个阶段可用公式(1)进行表述
P ( x ∣ y ) = P ( x , z i ∣ y ) = P ( x ∣ z i , y ) P ( z i ∣ y ) P(x|y)=P(x,z_i|y) = P(x|z_i, y)P(z_i|y) P(x∣y)=P(x,zi∣y)=P(x∣zi,y)P(zi∣y)
可能会有读者疑问为什么 P ( x ∣ y ) = p ( x , z i ∣ y ) P(x|y)=p(x,z_i|y) P(x∣y)=p(x,zi∣y)这是因为 z i z_i zi是$x$的CLIP的image embedding，CLIP是一个确定的函数，故相等。

DiffusionPrior模块

Prior模块的作用是给定文本，生成该文本对应的CLIP模型的图片向量。（generate possible CLIP image embedding from a given text caption）

前置知识：

• DIffusion model的原理，可参考博客[^5]。

• CLIP的基本原理[^4]。

训练阶段

训练数据： 图片文本对 { ( x i , y i ) ∣ i = 1 , 2 , . . . , N } \{(x_i,y_i)| i=1,2,...,N\} {(xi,yi)∣i=1,2,...,N}

对DuffusionPrior的训练主要包含以下几个步骤：

Step1：将图片文本对输入到CLIP[^4]模型中获得对应的文本向量编码（text embedding）文本中每个token的编码（text encoding）及图像向量编码（image embedding）。这里值得注意的是：CLIP的模型权重冻结，不参加训练。

Step2: 对image embedding（此处的image embedding就是diffusion model中的 x 0 x_0 x0）。随机采样时间步$t$，对 x 0 x_0 x0进行加噪,得到第$t$时刻的noise image embedding x t x_t xt。

Step3: 将文本向量编码、文本token编码、时间步向量、$t$时刻的图像向量编码输入到模型中（其本质是一个decode-only transformer with a causal attention mask）。该模型的作用是预测分布 p ( x t − 1 ∣ x t ) p(x_{t-1}|x_t) p(xt−1∣xt)分布的均值。

Step4: 计算预测分布与实际分布的KL散度实现训练。

PS：作者训练中用了很多trick，由于本文主要关注在理解dalle2的工作原理，故未详细描述，若想深入了解可参考代码。

推理阶段

推理阶段主要包含以下步骤：

Step1：将文本内容$y$送入到CLIP模型中得到文本向量文本向量编码（text embedding）文本中每个token的编码（text encoding）。

Step2: 从高斯分布中随机采样一组向量作为$T$时刻的图片向量编码。将文本向量编码、文本中每个token的编码、时间步编码、$T$时刻的图片向量编码送入到DiffusionPriorNetwork中，预测$T-1$时刻的图片向量编码。

Step3: 不断重复步骤2，直至时间步到$0$得到所需的image embedding。

可能会有读者有疑问：CLIP模型不是已经在文本特征与图片特征对齐了吗？为什么要多此一举设计DiffusionPrior模块来根据文本embedding来生成图片embedding而不是直接用文本embedding来作为图片embedding。

这是因为虽然CLIP在训练过程中通过对比损失使得图片特征与文本特征进行对齐，但是模态间还是有存在Gap[^6]，Prior模块的很大的意义是给定文本embedding，准确预测出其对应CLIP的image embedding，更有益于重建的效果。如下图将CLIP的image embedding送入decode生成的图像（第三行）从相关性与质量上明显优于直接送入text embedding的效果（第二行）。

DiffusionDecode 模块

Decode部分也是个diffusion model。其主要作用是根据image embedding和文本embedding进行图像重建。这里值得强调的是，之前基于文本生成图片的任务只有文本向量作为条件（condition）。与之不同的是，Dalle2生成图片的条件有两个：其一是文本向量；其二是基于Prior模块估计的图片向量，这个操作使得它的生成效果更逼真、稳定。

decode模块有两个比较关键训练trick

1. 如何实现classifier-free guidance[^7]

   dalle2的实现是每次随机mask掉10%的CLIP embedding，并且每次随机丢弃50%的text caption。

2. 如何获得更高分辨率的生成图像

   Dalle2采用了渐进式的生成方法。Dalle2训练了两个diffusion upsampler模型，第一个模型从$64\times 64$采样到$256\times 256$,第二个进一步采样到$1024\times 1024$。为了提升upsamper的稳健性，第一个上采样阶段用了高斯模糊；第二个上采样阶段用了多种BSR degradation操作[^8]

最后来看一下Dalle2的pipeline

Dalle2的生成质量和目前的局限性

Dalle2的生成效果

基于MS-COCO caption生成效果

Other

Dalle2的局限性

CLIP的embedding没有将属性精确的绑定到对象，导致进行解码重建时会混淆属性和对象。

CLIP的embedding可能没有精确编码渲染文本的拼写信息，导致连续文本的生成会出现问题。

由于解码器是在$64\times 64$分辨率生成图像，虽有进行上采样，这可能导致难以在复杂场景生成细节。

参考文献

1. Dalle2论文：Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
2. GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models.
3. https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch
4. [Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision](Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision)
5. DDPM (denoising diffusion probabilistic) 技术小结
6. Mind the Gap: Understanding the Modality Gap in Multi-modal Contrastive Representation Learning
7. Classifier-Free Diffusion Guidance
8. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

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