近年來，根據 GPT 的技術在影像和文字生成領域取得了顯著的進展，從 DALL-E 到 GauGAN2，這些模型能夠根據文字描述生成逼真的影像，甚至創造出全新的藝術風格。然而，這些技術仍存在一些限制，例如生成多個角色、處理陰影和反射等方面仍有待提升。另一方面，文字轉影片技術也正在快速發展，Meta 的 Make-A-Video 和 Google 的 Imagen Video 等模型已經能夠生成高品質的短影片。此外，文字轉語音技術也日趨成熟，Whisper 等模型在語音識別和翻譯方面表現出色。這些技術的發展為內容創作、藝術設計、遊戲開發等領域帶來了新的可能性。
影像生成與文字描述：根據 GPT 的視覺化技術
根據 GPT 的影像生成技術是一種快速發展的領域，能夠根據文字描述生成高品質的影像。這種技術的應用前景廣闊，包括藝術設計、廣告行銷、遊戲開發等多個領域。
GauGAN2：根據深度學習的影像生成模型
GauGAN2 是一種早期的深度學習模型，使用文字描述生成照片級別的影像。與 DALL-E 2 不同，GauGAN2 不根據 GPT-3，但仍能夠結合文字和其他輸入型別生成高品質的影像。使用者可以輸入簡短的文字描述，然後 GauGAN2 會生成一張根據該描述的影像。例如，NVIDIA 提供了一個基線示例，展示了一個可自定義的雪山景觀。
PromptBase：根據文字的影像生成工具
PromptBase 是另一種文字到影像的生成工具，提供免費使用。使用者可以輸入文字描述，然後 PromptBase 會生成一張對應的影像。例如，輸入 “薩爾瓦多·達利騎著哈雷戴維森摩托車在佛羅裡達州戴託納海灘上，戴著一個快樂小丑帽，抽著一根巨大的雪茄”，PromptBase 會生成一張對應的影像。
文字到影像模型的限制
雖然文字到影像模型在近年來取得了巨大的進步，但仍然存在一些限制。例如，生成多個角色、建立陰影和反射，以及生成文字的品質等問題。如果您對這個主題感興趣，可以線上上找到更多資訊。
文字到影像合成
文字到影像合成是指根據文字描述生成真實且相關的影像的過程。這是一個具有挑戰性的任務，因為需要理解文字描述中的上下文、語義和細微差別，並將其轉換為視覺表現。近年來，深度學習，特別是 GANs，已經在這個領域中展現出了巨大的潛力。
重點模型
- AttnGAN：使用注意力驅動的多階段精煉來生成從文字描述中細緻入微的影像。
- StackGAN：將文字到影像生成任務分解為兩個階段：第一階段生成低解析度影像，第二階段精煉低解析度影像以生成高解析度影像。
- DeepArt：關注風格轉換，使用文字描述或另一張影像來生成一張具有特定藝術風格的影像。
開源模型資源
開源模型可以從以下位置找到：
- GitHub：主要開源專案資源，可以找到大多數主要文字到影像合成模型的實作。
- Model Zoos：通常伴隨著深度學習框架（如 TensorFlow 和 PyTorch），提供預訓練模型。
- Papers with Code：提供機器學習論文及其程式碼的整理列表，是一個很好的資源，用於找到最先進的模型及其開源實作。
- TensorFlow Hub：提供可重複使用的機器學習模組，可以找到一些與文字到影像合成相關的模組。
DALL-E 模型
DALL-E 模型是一系列根據 GPT 的影像生成模型，包括 DALL-E、DALL-E 2 和 Craiyon（前身為 DALL-E Mini）。這些模型能夠根據文字描述生成高品質的影像，並已被應用於多個領域。
flowchart TD
A[文字描述] --> B[影像生成模型]
B --> C[影像輸出]
C --> D[視覺化結果]
圖表翻譯：
此流程圖展示了根據 GPT 的影像生成過程。首先，使用者輸入文字描述，然後影像生成模型根據該描述生成一張對應的影像。最後，生成的影像被輸出並呈現給使用者。這個過程結合了自然語言處理和電腦視覺技術，能夠創造出令人驚艷的視覺效果。
DALL-E：文字到影像的生成模型
DALL-E是一種自迴歸模型，其名稱來自於著名藝術家薩爾瓦多·達利（Salvador Dali）和皮克斯動畫《WALL-E》的混合。它是一種12億引數的GPT-3模型變體，能夠進行零次文字到影像生成。DALL-E是在一個包含文字-影像對的資料集上進行訓練的。
DALL-E的工作原理
DALL-E使用GPT架構從文字中生成根據畫素的影像，以行為行的方式進行。它將文字和畫素視為一個序列的令牌，因此能夠從文字提示繼續生成影像。
DALL-E 2和DALL-E 3
OpenAI已經推出了DALL-E 2和DALL-E 3，後者根據ChatGPT，能夠生成高度詳細的影像，反映了使用者提示的內容。使用DALL-E 2和DALL-E 3生成的影像不具有版權，使用者可以自由地重新列印、出售或商品化這些影像。
Paid Accounts for DALL-E
DALL-E最初提供了一個邀請-only的beta程式。後來，OpenAI決定支援付費存取DALL-E，使用者可以購買信用以生成影像。使用者在第一個月可以獲得50個免費信用，之後每個月可以獲得15個免費信用。使用者也可以購買115個信用，每月15美元。
限制和條件
OpenAI會拒絕任何上傳到DALL-E的影像，如果它們類別似於明確材料、命名內容或真實面孔。使用者必須遵守OpenAI的內容政策和使用條款，才能商業化生成的影像。
存取DALL-E編輯器
使用者可以建立一個免費的OpenAI賬戶，然後導航到指定URL存取DALL-E編輯器。在編輯器中，使用者可以輸入文字提示，選擇生成影像的數量，然後點選“Generate”按鈕生成影像。
示例
例如，使用者可以輸入“draw an avocado couch”作為文字提示，選擇4作為“Number of images you want”，然後點選“Generate”按鈕。DALL-E將生成四個影像作為回應，使用者可以檢視生成的影像。
DALL-E API
OpenAI最近增加了一個公共API以存取DALL-E。使用者可以使用這個API生成多個影像。以下是示例程式碼：
import openai
openai.api_key = "your-openai-key"
basename = "avocado_couch"
image_count = 4
# 生成多個影像
for i in range(image_count):
response = openai.Image.create(
prompt=f"{basename}_{i}",
n=1,
size="1024x1024"
)
image_url = response["data"][0]["url"]
print(image_url)
這個程式碼示範瞭如何使用DALL-E API生成多個影像。使用者需要替換“your-openai-key”為自己的OpenAI API金鑰。
使用OpenAI生成影像
OpenAI提供了一種建立影像的方法，稱為openai.Image.create()。這個方法可以根據給定的提示生成影像。
程式碼示例
import openai
import requests
# 初始化API金鑰
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 初始化基礎名稱和影像數量
basename = "avocado_couch_"
image_count = 4
# 迴圈生成影像
for ndx in range(image_count):
# 建立影像
response = openai.Image.create(
prompt="an avocado couch",
n=1,
size="512x512"
)
# 取得影像URL
image_url = response['data'][0]['url']
# 下載影像
img_data = requests.get(image_url).content
# 儲存影像
filename = basename + str(ndx) + ".jpg"
with open(filename, 'wb') as handler:
handler.write(img_data)
解釋
這段程式碼使用openai.Image.create()方法生成四張不同的影像，每張影像的提示都是"an avocado couch"。生成的影像儲存為JPG檔案，檔名稱根據迴圈索引而定。
注意事項
- 需要替換
YOUR_API_KEY為您的真實API金鑰。 openai.Image.create()方法需要指定prompt、n和size引數。size引數只能是[‘256x256’, ‘512x512’, ‘1024x1024’]之一。- 程式碼會下載生成的影像並儲存為本地檔案。
影像展示
生成的影像可以透過以下方式展示：
- Figure 5.8: First “avocado couch” design
- Figure 5.9: Second “avocado couch” design
- Figure 5.10: Third “avocado couch” design
- Figure 5.11: Fourth “avocado couch” design
這些影像展示了使用OpenAI生成影像的結果，每張影像都有其獨特的設計。
DALL-E 2 概覽
DALL-E 2 是一種根據擴散模型的生成式 AI 模型，與其前身 DALL-E 相比，它具有更先進的技術和更強大的功能。DALL-E 2 的工作流程包括三個主要步驟：利用 CLIP 模型訓練的影像編碼、修改的 GLIDE 模型生成影像、以及擴散模型注入文字相關資訊。
DALL-E 2 模型架構
DALL-E 2 的模型架構包括以下幾個部分：
- CLIP 模型：將影像和字幕對生成「心理」表示的向量，稱為文字/影像嵌入。
- 先前模型：接受字幕/CLIP 文字嵌入並生成 CLIP 影像嵌入。
- 解碼擴散模型（unCLIP）：接受 CLIP 影像嵌入並生成影像。
- DALL-E 2：先前模型和解碼擴散模型（unCLIP）的組合。
DALL-E 2 內容準備
OpenAI 對 DALL-E 2 的資料集進行了預訓練，以確保遵守公司的內容政策。這包括移除性別和暴力影像、減少偏見、以及移除重複影像。OpenAI 還使用了一種稱為 GLIDE 的技術來過濾訓練資料，包括建立影像類別的規範、收集正面和負面影像、以及使用主動學習程式收集更多資料。
DALL-E Bot
DALL-E Bot 結合了 GPT-4 基礎的語言模型和 DALL-E，允許使用者指定文字描述以生成影像。DALL-E Bot 設計為確保生成的內容符合版權法，並不會根據特定個人生成影像。
文字到影片生成
隨著文字到影像工具的發展，一些公司已經開始建立文字到影片的產品。這些產品可以根據文字描述生成影片，為多媒體內容創作提供了新的可能性。
內容解密：
上述內容介紹了 DALL-E 2 的概覽、模型架構、內容準備、DALL-E Bot 和文字到影片生成等方面。透過這些內容，我們可以瞭解到 DALL-E 2 的強大功能和其在生成式 AI 中的應用。
flowchart TD
A[文字輸入] --> B[CLIP 模型]
B --> C[先前模型]
C --> D[解碼擴散模型]
D --> E[影像輸出]
圖表翻譯：
此圖表展示了 DALL-E 2 的工作流程，從文字輸入到影像輸出。CLIP 模型將文字轉換為向量嵌入，先前模型生成 CLIP 影像嵌入，解碼擴散模型最終生成影像。這個過程展示了 DALL-E 2 如何根據文字描述生成高品質的影像。
文字轉影片技術的最新進展
近年來，文字轉影片（Text-to-Video）技術取得了重大突破，各大科技公司紛紛推出了自己的解決方案。其中，Meta 的 Make-a-Video、Imagen Video 和 Phenaki 是最值得注意的幾個專案。
Meta 的 Make-a-Video
Make-a-Video 是 Meta 推出的文字轉影片平臺，利用文字到影像（Text-to-Image）技術和無監督影片內容生成高品質的影片。Make-a-Video 的優點在於不需要配對的文字和影片資料，而且生成的影片品質更高，能夠捕捉影像的豐富性。Make-a-Video 使用了一種組合的方法，包括 U-Net、注意力張量和影片生成管道。
Imagen Video
Imagen Video 是 Google 推出的文字轉影片模型，根據擴散模型（Diffusion Model）生成高解析度的影片。Imagen Video 由七個子模型組成，實作了文字條件影片生成、空間超解析度和時間超解析度。生成的影片為 1280×768 高畫質影片，幀率為每秒 24 幀。
Phenaki
Phenaki 是 Ruben Villegas 和 Google 合作推出的文字轉影片工具，可以生成任意長度的影片。Phenaki 的基本思想是將單個影像視為影片幀，然後將這些「影片」與短的字幕影片結合，生成長而複雜的影片。Phenaki 的底層細節包括編碼器、語言模型、雙向變換器和解碼器。
文字轉語音生成
文字轉語音（Text-to-Speech）技術已經被廣泛應用，許多線上 Python 程式碼示例都可以實作這一功能。然而，最近的一些根據 AI 的工具可以生成播客。Play.ht 是一家提供此功能的公司。
Whisper
Whisper 是 OpenAI 推出的開源變換器-解碼器模型，實作了自動語音識別（ASR）、多語言語音識別、語音翻譯和語言識別等多項任務。Whisper 的音訊資料集大約有三分之二是英語，剩下的三分之一來自其他語言。Whisper 在英語語音識別方面表現出色。
生成式AI的進一步探索
在深入瞭解生成式AI的基礎知識後，你已經站在了一個很好的起點，可以利用這些知識作為進一步學習和探索的基礎。生成式AI是一個快速發展的領域，涵蓋了自然語言處理、影像生成等多個方面。
生成式AI的應用
生成式AI的應用非常廣泛，包括但不限於：
- 自然語言生成：生成式AI可以用於生成自然語言文字，例如聊天機器人、語言翻譯等。
- 影像生成：生成式AI可以用於生成影像，例如DALL-E、AttnGAN等。
- 音樂生成：生成式AI可以用於生成音樂，例如Amper Music等。
生成式AI的模型
生成式AI的模型包括但不限於：
- ChatGPT：一個根據GPT-3的聊天機器人模型，具有生成自然語言文字的能力。
- Claude 2：一個根據Transformer的聊天機器人模型，具有生成自然語言文字的能力。
- DALL-E：一個根據Transformer的影像生成模型，具有生成影像的能力。
生成式AI的評估指標
生成式AI的評估指標包括但不限於：
- Akaike Information Criterion (AIC)：一個用於評估生成式AI模型的指標，衡量模型的複雜度和準確度。
- Counterfactual value-and-policy network (CVPN)：一個用於評估生成式AI模型的指標，衡量模型的效率和準確度。
內容解密
上述內容簡要介紹了生成式AI的基礎知識和應用，包括自然語言生成、影像生成等。透過瞭解這些知識，你可以更好地利用生成式AI來解決實際問題和開發新型應用。同時，需要注意的是，生成式AI的評估指標和模型選擇對於實際應用的成功至關重要。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, 100)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = torch.sigmoid(self.fc3(x))
return x
generator = Generator()
圖表翻譯
以下是使用Mermaid語法繪製的Generator模型結構圖：
graph LR
A[Input] -->|100|> B[FC1]
B -->|128|> C[ReLU]
C -->|128|> D[FC2]
D -->|128|> E[ReLU]
E -->|100|> F[FC3]
F -->|100|> G[Sigmoid]
G -->|100|> H[Output]
這個圖表展示了Generator模型的結構，包括輸入層、全連線層、ReLU啟用函式層和Sigmoid啟用函式層。透過這個圖表，可以更好地理解Generator模型的工作原理和結構。
人工智慧與資料視覺化
在人工智慧的發展中，資料視覺化扮演著重要的角色。透過視覺化的方式，可以更有效地呈現複雜的資料，讓開發者和使用者能夠快速理解和分析資料。以下將介紹幾種常見的資料視覺化工具和技術。
Matplotlib
Matplotlib是一種流行的Python資料視覺化函式庫，提供了豐富的功能和工具，讓開發者可以輕鬆地建立各種型別的圖表和圖形。從簡單的折線圖和柱狀圖到複雜的3D圖形，Matplotlib都能夠滿足開發者的需求。
Seaborn
Seaborn是一種根據Matplotlib的高階資料視覺化函式庫，提供了更多的功能和工具，讓開發者可以建立更美觀和更具資訊量的圖表。Seaborn提供了各種型別的圖表，包括條形圖、熱度圖、直方圖等。
條形圖
條形圖是用於展示分類別資料的常見圖表型別。Seaborn提供了多種條形圖的建立方法，包括簡單條形圖、群組條形圖和堆積疊條形圖等。
熱度圖
熱度圖是用於展示資料之間的相關性和分佈的常見圖表型別。Seaborn提供了多種熱度圖的建立方法，包括簡單熱度圖、聚類別熱度圖和時間序列熱度圖等。
直方圖
直方圖是用於展示資料分佈的常見圖表型別。Seaborn提供了多種直方圖的建立方法，包括簡單直方圖、堆積疊直方圖和密度直方圖等。
其他視覺化工具
除了Matplotlib和Seaborn外，還有許多其他的視覺化工具和函式庫，例如Plotly、Bokeh和Altair等。這些函式庫提供了更多的功能和工具，讓開發者可以建立更複雜和更具互動性的視覺化效果。
人工智慧應用
人工智慧在資料視覺化中的應用包括：
- 深度學習：深度學習是一種人工智慧技術，能夠自動學習和提取資料中的特徵和模式。深度學習模型可以用於生成高品質的視覺化效果，例如生成對抗網路（GAN）和變分自編碼器（VAE）。
- 自然語言處理：自然語言處理是一種人工智慧技術，能夠自動處理和分析自然語言文字。自然語言處理模型可以用於生成視覺化效果，例如文字摘要和情感分析。
- 推薦系統：推薦系統是一種人工智慧技術，能夠自動推薦使用者可能感興趣的內容。推薦系統模型可以用於生成視覺化效果，例如使用者畫像和商品推薦。
內容解密：
上述程式碼示範瞭如何使用Matplotlib和Seaborn建立簡單的條形圖和熱度圖。首先，我們匯入必要的函式庫，包括Matplotlib和Seaborn。然後，我們建立一個簡單的條形圖，使用np.arange(5)生成x軸資料，使用np.random.rand(5)生成y軸資料。接著，我們使用plt.bar(x, y)函式建立條形圖，並使用plt.show()函式顯示圖表。
接下來，我們建立一個簡單的熱度圖，使用np.random.rand(10, 12)生成隨機資料。然後，我們使用sns.heatmap()函式建立熱度圖，指定annot=True以顯示資料值，指定cmap="YlGnBu"以設定色彩對映。最後，我們使用plt.show()函式顯示圖表。
flowchart TD
A[開始] --> B[匯入函式庫]
B --> C[建立條形圖]
C --> D[顯示條形圖]
D --> E[建立熱度圖]
E --> F[顯示熱度圖]
F --> G[結束]
圖表翻譯：
上述Mermaid流程圖示範了程式碼的執行流程。首先，我們開始執行程式碼，匯入必要的函式庫。接著，我們建立一個簡單的條形圖，並顯示條形圖。然後，我們建立一個簡單的熱度圖，並顯示熱度圖。最後，我們結束程式碼的執行。
這個流程圖清晰地展示了程式碼的邏輯結構，讓讀者能夠快速理解程式碼的執行流程。
生成式人工智慧（Generative AI）技術概覽
生成式人工智慧（Generative AI）是一種人工智慧技術，能夠創造新的內容，例如影像、音樂、文字等。它的主要目的是生成新的資料，而不是簡單地分類別或迴歸現有的資料。
生成式人工智慧的優點
生成式人工智慧具有多個優點，包括：
- 能夠創造新的內容：生成式人工智慧可以創造新的影像、音樂、文字等內容，這些內容可以用於各種應用，例如藝術、娛樂、教育等。
- 能夠學習資料模式：生成式人工智慧可以學習資料的模式和結構，這使得它可以生成新的資料，同時保持原有的模式和結構。
- 能夠提高效率：生成式人工智慧可以自動化創作過程，減少人工創作的時間和成本。
從技術發展趨勢來看，以 GPT 為基礎的影像生成技術正引領著視覺化領域的革新。本文深入探討了從 GauGAN2、PromptBase 到 DALL-E 系列模型的演進歷程，分析了文字轉影像、文字轉影片和文字轉語音等技術的發展現狀及關鍵技術突破。雖然這些技術仍存在一些限制，例如生成多角色的複雜場景、精確控制陰影和反射、以及生成高品質文字等方面仍需改進，但 DALL-E 2 和 Imagen Video 等模型的出現，標誌著生成式 AI 正朝著更高解析度、更長影片時長、更精細內容控制的方向快速發展。同時，開源模型資源的豐富性也降低了技術門檻，加速了技術的普及和應用。展望未來，隨著模型訓練資料的持續擴充和演算法的最佳化，預計文字到多媒體內容生成的品質將進一步提升，並在藝術設計、廣告行銷、遊戲開發等領域釋放更大的商業價值。對於技術團隊而言，持續關注這些新興技術的發展動態，並探索其在自身業務中的應用場景，將是保持競爭力的關鍵。玄貓認為，生成式 AI 的發展已進入快速迭代期，密切關注底層技術的創新和應用案例的積累，將有助於把握技術發展的脈搏，並在未來的市場競爭中佔據先機。
