朋友，你知道這個英文單詞是什么嗎？
Pneumonoultramicroscopicsilicovolcanoconiosis.
這個世界公認最長 —— 由 45 個字母組成的單詞，意思是“因肺部沉積火山矽質(zhì)微粒所引起的疾病”（俗稱火山矽肺?。?。
但如果說，現(xiàn)在不是讓你拼讀這個單詞，而是…… 把它給畫出來呢？
（讀都讀不出來，還畫畫？？？）
谷歌最新提出來的一個 AI——Parti，它就能輕松 hold 住這事。
在把這個單詞“投喂”給 Parti 后，它就能有模有樣地生成多張合情合理的肺部疾病圖片：
但這只是 Parti 小試牛刀的能力，據(jù)谷歌介紹，它是目前最先進的“文本轉圖像”AI。
例如，跟它說句：“把悉尼歌劇院和巴黎鐵塔做個結合”，輸出結果是這樣的：
（不知道的還真以為是畫報呢）
而且在算法路數(shù)上，還不同于谷歌自家的 Imagen，Parti 可以說是把“AI 作畫”卷出了新高度。
就連谷歌 AI 負責人 Jeff Dean 也連發(fā)數(shù)條推文，玩得不亦樂乎：
可擴展到 200 億參數(shù)：更逼真，更“聰明”
事實上，Parti 的能力還不止于此。
得益于模型可擴展到 200 億參數(shù)，一方面，它生成的圖像更加細節(jié)逼真。
不管是短短幾個字，還是五十多個個單詞的小段落，都能清晰展現(xiàn)出來。
比如，The back of a violin，小提琴的背面。
亦或是照著梵高《星空》來描述的夜晚畫面。ps，這段有 67 個單詞。
結果 Parti 也不在話下，一攬子把各種風格的圖全給你畫出來了~
這也正是 Parti 的第二大能力，不光細節(jié)到位，風格也能做到多變。
還有像“浣熊穿正裝，頭戴禮帽，拄著拐杖，拿著個垃圾袋”這種奇特的描述，它也能在整出花活的同時還不落細節(jié)。
風格上，則有梵高風、埃及法老風、像素風、中國傳統(tǒng)繪畫風、抽象主義風……
甚至有時候它還會講雙關笑話。
（Toad’ay，癩蛤?。?/p>
具體在測試結果上，MS-COCO、Localized Narrative（LN，4 倍長的描述）上 FID 分數(shù)，Parti 都取得了最先進的結果。
尤其在 MS-COCO 零樣本的 FID 得分僅為 7.23，微調(diào) FID 得分為 3.22，超過了此前的 Imagen 和 DALL-E 2。
所有組件都是 Transformer
時隔一個月，谷歌再把 AI 作畫卷出新高度，結果作者卻說：秘訣很簡單。
Parti 主要是將文本生成圖像視作序列到序列之間建模。這有點類似于機器翻譯，將文本標記作為編碼器的輸入，目標輸出從文本變成了圖像。
從結構上看，它的所有組件只有三部分：編碼器、解碼器以及圖像標記器，且都是基于標準 Transformer。
首先，使用基于 Transformer 的圖像標記器 ViT-VQGAN，將圖像編碼為離散的標記序列。
然后再通過 Transformer 的編碼-解碼結構，將參數(shù)擴展到 200 億。
以往關于文本生成圖像的研究，除了最早出現(xiàn)的 GAN，大體可以分成兩種思路。
一種是基于自回歸模型，首先文本特征映射到圖像特征，再使用類似于 Transformer 的序列架構，來學習語言輸入和圖像輸出之間的關系。
這種方法的一個關鍵組成部分就是圖像標記器，將每個圖像轉換為一個離散單元的序列。比如 DALL-E 和 CogView，就采用了這一思路。
另一種則是這段時間以來進展頻頻的路線 —— 基于擴散的文本到圖像模型，比如 DALL-E 2 和 Imagen。
他們摒棄了圖像標記器，而是采用擴散模型來直接生成圖像?？梢钥吹降氖?，這些模型產(chǎn)生的圖像質(zhì)量更高，在 MS-COCO 零樣本 FID 得分更好。
而 Parti 模型的成功，則證明了自回歸模型可以用來改善文本生成圖像的效果。
與此同時，Parti 還引入并發(fā)布了新的基準測試 ——PartiPrompts，用于衡量模型在 12 個類別和 11 個挑戰(zhàn)方面的能力。
但 Parti 還是有一定的局限性，研究人員也展示了一些 bug：
比如，對否定的描述就沒招了~
一個沒有香蕉的盤子，旁邊一個沒有橙汁兒的玻璃杯。
還會犯一些常識性錯誤，例如不合理地縮放。比如這張圖，機器人竟然比賽車高出好幾倍。
一個穿著賽車服和黑色遮陽板的閃亮機器人自豪地站在一輛 F1 賽車前。太陽落在城市景觀上。漫畫書插圖。
谷歌“自己卷自己”
在這項研究來自 Google Research，團隊中的華人居多。
研究核心工作人員包括 Yuanzhong Xu、Thang Luong 等，目前均就職于谷歌從事 AI 相關研究工作。
（Thang Luong 在谷歌學術上的引用量高達 20000+）
△ 左：Yuanzhong Xu；右：Thang Luong
不過有意思的是，同為“說句話讓 AI 作畫”，同為出自谷歌之手的 Imagen，它跟 Parti 還真有點千絲萬縷的關系。
在 Parti 的 GitHub 的項目文檔中就有提到：
感謝 Imagen 團隊，他們在發(fā)布 Imagen 之前與我們分享了其最近完整的結果。
他們在 CF-guidance 方面的重要發(fā)現(xiàn)，對最終的 Parti 模型特別有幫助。
而且 Imagen 的作者之一 Burcu Karagol Ayan，也參與到了 Parti 的項目中。
（有種谷歌“自己卷自己”那味了）
不僅如此，就連“隔壁”DALL-E 2 的作者 Aditya Ramesh，也給 Parti 在 MS-COCO 評價方面做了討論工作。
以及 DALL-Eval 的作者們，也在 Parti 數(shù)據(jù)方面的工作提供了幫助。
One More Thing
有一說一，就“文本生成圖像”這事，可不只是研究人員們的寵兒。
網(wǎng)友們在“玩”它這條路上，也是樂此不疲（腦洞不要太大好吧）。
前一陣子讓 Imagen 畫一幅宋朝“虎戴 VR”，直接演變成 AI 作畫大戰(zhàn)。
△ 圖：Imagen 作畫
DALL?E、MidJourney 等“聞訊趕來”參與其中。
△ DALL?E 作畫
甚至還有把 Wordle 和 DALL-E 2 搞到一起的：
……
不過回歸到這次的 Parti，好玩歸好玩，但還是有網(wǎng)友提出了“直擊靈魂”的問題：
啥時候商業(yè)化？要是自己“關門玩”就沒意思了。
Parti 論文地址：
https://parti.research.google/
GitHub 項目地址：
https://github.com/google-research/parti
參考鏈接：
[1]https://twitter.com/lmthang/status/1539664610596225024
[2]https://gizmodo.com/new-browser-game-combines-dall-e-mini-and-wordle-1849105289
[3]https://imagen.research.google/
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