OpenAI 的 GLIDE 是一种基于扩散模型的文本到图像合成技术，它能够根据文本提示生成高质量和逼真的图像。GLIDE 模型通过使用文本编码器和扩散过程，可以生成与文本描述相符的图像，并且能够在一定程度上进行图像编辑和组合多个概念。
GLIDE 的关键特点包括：
- 高逼真度：GLIDE 生成的图像具有逼真的阴影、反射和纹理，能够很好地捕捉文本描述的细节。
- 多概念组合：模型能够理解和组合多个概念，如“戴着领结和生日帽的柯基犬”，并生成相应的图像。
- 图像编辑功能：GLIDE 不仅能生成全新的图像，还能够对现有图像进行编辑，如添加阴影、反射或插入新对象等。
- 扩散模型：GLIDE 使用扩散模型逐步从噪声中构建图像，这种方法在图像生成任务上显示出了优异的性能。
GLIDE 模型的训练包括了一个 35 亿参数的文本条件扩散模型，以及一个用于提高图像分辨率的上采样扩散模型。模型训练过程中使用了文本条件信息，并通过比较 CLIP 引导和无分类器引导两种技术，发现无分类器引导在写实度和主题相似度方面更受人类评估者的青睐。
研究人员还发现，GLIDE 模型在微调后可以进行图像修复，实现文本驱动的图像编辑任务。此外，GLIDE 模型在生成图像时表现出了一定的“智力”，能够拒绝生成不合逻辑的图像，如八条腿的猫。
GLIDE 的发布为文本到图像合成领域带来了新的突破，展示了扩散模型在图像生成和编辑方面的潜力。尽管 GLIDE 在某些方面仍有局限性，如生成速度和对复杂提示的响应，但它的推出无疑为人工智能领域带来了新的创新和应用前景。有关 GLIDE 的更多技术细节和实验结果，可以查阅 OpenAI 发布的论文 。
发表回复