近年來，生成式人工智慧技術蓬勃發展，其中文字轉影像技術更是備受矚目。從早期的神經風格轉換到如今的 GANs 和 Transformer 模型，技術的演進使得從文字描述生成高品質影像成為可能。CLIP 模型的出現更是一大突破，它有效地將文字和影像資料關聯起來，為更精確的影像生成奠定了基礎。擴散模型的應用則進一步提升了生成影像的品質和多樣性，為藝術創作、內容生產等領域帶來了新的可能性。
文字轉影像生成技術：開啟創意新紀元
介紹
在本章中，我們將探討如何利用尖端技術將文字描述轉化為令人驚嘆的影像。文字轉影像生成技術作為生成式人工智慧（Generative AI）的重要進展，不僅融合了創意與技術，更在藝術與人工智慧領域開啟了新的大門。這一語言理解與視覺創意的有趣交叉，讓我們能夠從文字描述中生成詳細且連貫的影像，充分展示了人工智慧在參與和增強創意過程中的巨大潛力。
文字轉影像技術的真實應用場景
文字轉影像生成技術的真實應用場景遠遠超出了傳統的商業應用，滲透到了我們日常生活和各個行業的方方面面。在內容創作和數位媒體領域，這項技術使創作者能夠瞬間將他們的構想變為現實。想像一下，部落格作者、作家和社群媒體影響者只需幾次按鍵就能創作出獨特、量身定製的影像來伴隨他們的帖子，從而在無需廣泛的圖形設計技能的情況下提高讀者的參與度。同樣，廣告和行銷專業人士可以利用文字轉影像生成技術來製作視覺上引人注目的活動，這些活動與他們的敘事完美對齊，顯著減少了與傳統攝影和圖形設計相關的時間和成本。這使得創意專案的快速原型設計成為可能，使團隊能夠以前所未有的速度和靈活性對創意專案進行視覺化和迭代。
此外，文字轉影像生成技術的影響延伸到了教育和研究領域，提供了創新的方法來幫助學習和探索。教育內容開發者可以使用這項技術為教科書和線上課程創作自定義插圖，使複雜的主題對學生來說更容易理解和參與。在科學研究中，特別是在生物學和天文學等領域，研究人員可以生成理論概念或遙遠天體的視覺表示，有助於更深入地理解難以直接觀察到的現象。
藝術和娛樂產業也將從中受益匪淺；電影製作人和遊戲開發者可以生成詳細的概念藝術和背景，從而簡化從構思到製作的創意過程。此外，這項技術為個人化的娛樂開啟了新的途徑，讓消費者能夠根據自己的描述建立自定義的頭像、場景和視覺故事，從而促進更互動和更具吸引力的使用者經驗。
技術演進：從早期嘗試到GANs與Transformer模型
文字轉影像生成的旅程是人工智慧和深度學習更廣泛演進的一個標誌。在其初期，將文字描述轉化為視覺表示的雄心壯志受到了早期神經網路設計的限制。在20世紀90年代末和21世紀初，新興的模型採用了基本形式的神經風格轉換和直接連線方法，試圖融合文字和視覺資訊。儘管這些早期嘗試具有開創性，但它們往往缺乏將人類語言的複雜表達性和連貫影像創作所需的精確視覺準確性之間完全橋接所需的成熟度。所產生的影像雖然具有開創性，但凸顯了初生的人工智慧能力與人類創意深度之間的巨大差距。
2014年，由Ian Goodfellow及其同事提出的生成對抗網路（GANs）帶來了這一領域的關鍵轉變。GANs引入了一種新穎的競爭框架，其中兩個網路——生成器和鑑別器——進行動態競爭。這種對抗性方法導致生成的影像更加詳細和真實，將文字轉影像模型的能力向前推進。隨後，最初為自然語言處理（NLP）任務（如翻譯）設計的Transformer模型的整合進一步革新了這一領域。像Google的BERT或OpenAI的GPT系列這樣的Transformer模型，在解析和理解複雜文字輸入方面展示了無與倫比的熟練度，為更複雜的文字轉影像轉換奠定了基礎。
文字轉影像生成的關鍵技術：GANs與Transformer
# 簡化的GANs範例程式碼
import torch
import torch.nn as nn
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(100, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 784),
nn.Tanh()
)
def forward(self, z):
return self.model(z)
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
#### 內容解密：
# Generator類別定義了一個簡單的神經網路，用於生成假資料。
# Discriminator類別定義了一個神經網路，用於區分真實資料和由Generator生成的假資料。
# 這兩個類別共同構成了GANs的基本框架，用於生成式任務，如文字轉影像。
隨著這項技術的不斷演進，它融入我們日常生活的程度有望重新定義創意，使得將想法視覺化的過程就像用文字描述它們一樣簡單。未來，我們可以期待看到更多創新性的應用，不僅限於藝術和娛樂，還包括教育、研究等眾多領域。
深入理解文字轉影像生成的技術奧秘
在眾多人工智慧（AI）技術進展中，OpenAI提出的對比語言-影像預訓練（CLIP）模型標誌著文字轉影像生成技術的一個重要里程碑。CLIP模型實作了語言理解與視覺理解的完美結合，透過在大規模資料集上的訓練，掌握了將文字與相應影像進行匹配的精妙技術。這一模型不僅代表了AI在根據文字描述生成視覺上連貫的輸出結果方面的一大飛躍，也象徵著朝著建立具有類別人理解和創造力的AI邁進了一大步。
本章節旨在引導讀者深入探索文字轉影像生成的迷人世界。首先，我們將探討CLIP模型，包括其架構、工作原理以及如何將其用於彌合文字和影像之間的鴻溝。接著，我們將介紹擴散模型的概念，從零開始構建一個擴散模型的實務操作開始，接著使用Hugging Face實作穩定擴散模型，並探討如何微調預訓練模型。透過這段旅程，我們希望能夠為讀者提供文字轉影像生成最新進展的理論理解和實務技能，使讀者能夠為這一激動人心的領域做出貢獻，或在自己的專案中利用其強大的功能。
架接文字與影像資料之間的鴻溝
在本文中，我們將開始一段探索之旅，首先從影像資料的基本原理開始。深入理解這些基礎知識對於掌握文字描述與視覺呈現之間複雜的相互作用至關重要。我們將探討文字和影像資料之間的內在相關性，強調這種關係如何成為創新AI模型的基礎。在CLIP概念基礎上，我們進一步拓展對擴散模型的探索。這些模型代表了從文字描述生成極具創意和視覺震撼的影像的最新技術。透過解釋和展示如何從零開始構建擴散模型，我們將闡述這些模型如何不僅能夠生成代表文字的影像，而且還融入了創意和想像的元素。
數點陣圖像的基本組成
本小節將探討構成數點陣圖像基礎的元素，提供對這些視覺呈現如何被電腦理解和操控的深刻洞察。我們將從構成螢幕視覺效果的基本單位畫素開始，探討向量圖和點陣圖之間的區別及其特定應用。色彩模型如RGB和CMYK在跨多個平台準確捕捉和重現色彩方面扮演著關鍵角色。同時，影像解析度和品質的原理突出了數位視覺效果中精確性的重要性。此外，瞭解封裝括JPEG和RAW在內的各種影像檔案格式，是有效儲存和管理視覺資料的關鍵。
數點陣圖像作為畫素陣列
數點陣圖像基本上是由畫素陣列組成（圖2-1），每個畫素代表視覺資訊的最小單位。這些畫素就像馬賽克一樣，每個小方塊都貢獻特定的色彩給整體影像。這些畫素的排列和色彩值決定了影像的外觀、細節和色彩深度。這種根據畫素的結構使數點陣圖像能夠在電子裝置上顯示、在編輯軟體中被操控，以及為了儲存和傳輸而被壓縮，使其成為數位通訊和媒體中多功能的工具。
import numpy as np
from PIL import Image
# 建立一個簡單的畫素陣列
pixel_array = np.array([
[[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]],
[[255, 255, 0], [0, 255, 255], [255, 0, 255]],
[[128, 128, 128], [255, 255, 255], [0, 0, 0]]
], dtype=np.uint8)
# 將畫素陣列轉換為影像
img = Image.fromarray(pixel_array)
img.show()
內容解密：
此程式碼展示瞭如何使用Python建立一個簡單的畫素陣列，並將其轉換為可視的影像。首先，我們匯入必要的函式庫，包括numpy用於數值運算和PIL（Python Imaging Library）用於影像處理。然後，我們建立了一個3x3的畫素陣列，每個畫素由RGB三個色彩值組成。最後，我們使用Image.fromarray方法將這個畫素陣列轉換為一個影像物件，並透過img.show()方法顯示這個影像。
向量圖與點陣圖
數位成像世界大致分為兩類別：向量圖和點陣圖。向量圖由數學方程定義的路徑組成，可以無限縮放而不損失品質，使其非常適合需要乾淨線條和可縮放性的標誌、文字和簡單插圖。另一方面，點陣圖由固定網格的畫素組成，更適合複雜和詳細的照片。然而，調整點陣圖的大小可能會導致清晰度和細節的損失，突出了這兩種影像型別在使用和操作上的根本差異。生成式AI利用向量模型進行可縮放的圖形，並利用點陣模型生成詳細、真實的影像，強調了選擇正確合成方法的必要性。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 文字轉影像生成技術架構
package "技術演進" {
component [早期神經風格轉換] as early
component [GANs\n生成對抗網路] as gans
component [Transformer 模型] as transformer
}
package "GANs 架構" {
component [Generator\n生成器] as generator
component [Discriminator\n鑑別器] as discriminator
component [對抗訓練] as adversarial
}
package "CLIP 模型" {
component [文字編碼器] as text_enc
component [影像編碼器] as img_enc
component [對比學習] as contrastive
}
package "擴散模型" {
component [加噪過程] as noise_add
component [去噪過程] as denoise
component [Stable Diffusion] as sd
}
package "應用場景" {
component [藝術創作] as art
component [廣告行銷] as marketing
component [教育內容] as education
}
early --> gans
gans --> transformer
generator --> adversarial
discriminator --> adversarial
text_enc --> contrastive
img_enc --> contrastive
noise_add --> denoise
denoise --> sd
contrastive --> sd
sd --> art
sd --> marketing
sd --> education
note right of adversarial
Generator vs Discriminator
競爭學習產生真實影像
end note
note right of contrastive
架接文字與影像
跨模態理解
end note
@enduml圖表翻譯： 此Plantuml流程圖闡述了向量圖與點陣圖的主要區別與應用。向量圖透過數學方程定義，可以無限縮放而保持品質，因此適合用於標誌、文字等需要高畫質晰度的場合。點陣圖則由固定網格的畫素構成，更適合於表示複雜、細節豐富的照片，但其在大小調整時可能會損失品質。
數位影像處理與生成式AI的關聯
在探討文字轉影像（text-to-image）技術之前，瞭解機器如何判斷給定文字與影像之間的相似度或關聯性至關重要。這一基礎知識對於理解系統如何辨別和衡量視覺內容與語言描述的相關性至關重要。隨後，這些知識將為影像生成的後續階段提供科學依據，確保生成的視覺內容不僅是隨機創作，而是與文字提示密切相關。
影像基礎：畫素、色彩模型與解析度
數點陣圖像由畫素組成，而色彩模型決定了這些畫素如何組合以產生我們所看到的色彩光譜。紅綠藍（RGB）色彩模型（圖2-2）主要用於電子顯示裝置，透過加法混合這三種顏色的光來建立顏色。相反，青色、洋紅色、黃色、黑色（CMYK）模型用於印刷，透過減法混合來吸收光線並建立顏色。此外，灰階模型使用灰色陰影來表示影像，提供從黑色到白色的光譜。每種模型都有其特定的應用領域，從螢幕顯示到實體印刷，這影響了數位影像專案中色彩表示的選擇。在生成式AI中，選擇RGB用於充滿活力的數位顯示還是CMYK用於準確的印刷藝術品，對生成的影像的視覺品質至關重要。
圖2-2. 三維張量的視覺表示（來源：https://e2eml.school/convert_rgb_to_grayscale）
此圖示展示了RGB色彩模型的結構，說明瞭不同顏色通道如何結合以形成完整的影像。
圖表翻譯： 圖2-2清晰地展示了RGB色彩空間的三維表示，其中紅、綠、藍三個軸代表了顏色的三個基本組成部分。這個模型對於理解數位顯示裝置如何透過加法混合來建立豐富的色彩具有重要意義。
影像解析度與品質
影像解析度通常以每英寸畫素數（PPI）來衡量，在定義數點陣圖像的品質和清晰度方面起著至關重要的作用。高解析度的影像包含更多的畫素，提供更精細的細節，並允許更大的列印尺寸而不失視覺保真度。相反，低解析度的影像在放大時可能會顯得模糊或畫素化。解析度不僅影響影像的美學品質，還影響其檔案大小和適用於各種應用的合適性，從需要較低解析度的網路圖形到需要更高解析度設定的高品質列印材料。對於高解析度的藝術作品，生成式AI模型需要透過高品質的影像進行訓練，以確保生成的輸出保持清晰和細節，這對於數位藝術的視覺體驗至關重要。
影像檔案格式
數點陣圖像可以以各種檔案格式儲存，每種格式都有其優缺點。流行的格式包括JPEG，以其高效的壓縮和廣泛的相容性而聞名，使其適合於檔案大小敏感的網路影像。PNG提供無失真壓縮，支援透明度，使其成為網路圖形的理想選擇。GIF適合簡單的動畫。BMP保留了影像品質，但代價是更大的檔案大小。RAW檔案保留了相機感測器直接捕捉的所有資料，為後期處理提供了最高的品質和靈活性。選擇正確的格式對於在不同平台和應用中平衡影像品質、檔案大小和相容性需求至關重要。在生成式AI中，選擇正確的檔案格式（如用於線上畫廊的JPEG或用於存檔品質的無損PNG/RAW）對於平衡影像品質、大小和細節儲存至關重要。
使用CLIP模型建立影像與文字資料之間的關聯
在探討文字轉影像翻譯領域之前，瞭解機器如何確定給定文字與影像之間的相似度或關聯性至關重要。這一基礎知識對於理解系統如何辨別和衡量視覺內容與語言描述的相關性至關重要。
CLIP模型的架構與運作
CLIP模型由OpenAI開發，是一種多模態、零樣本學習模型。這種方法重新定義了機器如何理解和關聯影像內容與文字語義。透過利用CLIP的能力，我們可以研究模型如何處理和對齊視覺資料與對應的文字資訊，從而建立多模態理解，為人工智慧領域的高階應用鋪平道路。
CLIP模型的架構主要包括兩個部分：
- 影像編碼器：CLIP使用視覺變換器或卷積神經網路作為影像編碼器。它將影像分成相同大小的區塊，對每個區塊進行線性嵌入，然後透過多層處理。因此，模型可以考慮整個輸入影像的全域資訊，而不僅僅是區域性特徵。
- 文字編碼器：CLIP利用根據變換器的模型進行文字編碼。它將文字資料處理成一系列標記，然後應用自注意力機制來理解句子中不同詞語之間的關係。
CLIP的訓練目標是對齊影像和文字編碼器的嵌入空間。模型將影像和文字對映到一個分享的高維空間（圖2-3）。目標是學習一個空間，使得語義相關的影像和文字儘管來自不同的模態，但卻彼此接近。CLIP使用對比損失函式，鼓勵模型將影像及其正確的文字描述在嵌入空間中靠近，同時將不匹配的配對推開。
圖2-3. CLIP預訓練架構（來源：https://openai.com/research/clip）
此圖示展示了CLIP模型的預訓練架構，說明瞭如何透過對比損失函式來對齊影像和文字的嵌入空間。
圖表翻譯： 圖2-3詳細展示了CLIP模型的預訓練過程，其中影像編碼器和文字編碼器分別處理輸入的影像和文字，並透過對比損失函式將語義相關的表示在高維空間中拉近。
CLIP案例研究
瞭解CLIP模型的架構和運作後，讓我們來探索一個現實世界的應用案例，以展示其實用性和創新性。一個值得注意的例子是在增強電子商務平台的視覺搜尋引擎中使用CLIP。這些平台面臨著理解和匹配使用者查詢與來自廣泛目錄的相關產品圖片的挑戰。透過利用CLIP，電子商務平台可以顯著提高搜尋結果的準確性和相關性。例如，當使用者搜尋“復古皮革揹包”時，CLIP幫助平台的搜尋引擎解釋文字查詢並找到不僅匹配查詢中的關鍵字，而且在語義上相關的產品圖片。
import torch
import clip
# 載入CLIP模型
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)
# 處理輸入文字
text_inputs = torch.cat([clip.tokenize(f"a photo of a {c}") for c in ["dog", "cat", "bird"]]).to(device)
# 處理輸入影像
image_inputs = preprocess(Image.open("image.jpg")).unsqueeze(0).to(device)
# 計算文字和影像的表示
with torch.no_grad():
text_features = model.encode_text(text_inputs)
image_features = model.encode_image(image_inputs)
# 計算相似度
similarity = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
# 輸出結果
print(similarity)
內容解密：
- 載入CLIP模型：首先，我們載入了預訓練的CLIP模型及其對應的預處理函式。根據裝置的支援情況，模型被載入到GPU或CPU上。
- 處理輸入文字：我們將待查詢的文字進行標記化處理，並將其轉換為模型可接受的輸入格式。這一步驟對於後續計算文字特徵非常重要。
- 處理輸入影像：使用預處理函式對輸入影像進行必要的轉換，如調整大小、歸一化等，以符合模型的輸入要求。
- 計算文字和影像的表示：透過模型的
encode_text和encode_image方法，分別計算文字和影像在分享嵌入空間中的表示。 - 計算相似度：透過矩陣乘法計算影像特徵與各個文字特徵之間的相似度得分，並應用softmax函式進行歸一化處理。
- 輸出結果：最終輸出查詢影像與各個文字描述之間的相似度分佈，從而確定最匹配的文字類別。
這個例子展示了CLIP在實際應用中的強大能力，不僅能夠理解文字查詢，還能夠將其與相關的視覺內容進行匹配，為電子商務、搜尋引擎等領域帶來了新的可能性。
