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论文阅读[粗读]-GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

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这篇工作其实就是有名的DALL.E 2的模型结构，只是规模是3.5B(DALL.E是12B)。本篇工作是第一个用diffusion model来做text2image任务的。

作者是财大气粗的OpenAI，这几个联合一作都是重量级：

  • Alex Nichol：DALL.E 2(unCLIP)作者
  • Prafulla Dhariwal：GPT3作者，ADM作者
  • Aditya Ramesh：DALL.E作者

这篇工作中关于Diffusion model的原理就不写了，但里面提到了两种有趣的guidance方法我想写一下：

所有的所谓guidance都是说想要生成包含条件y的结果x，即$P_\theta(x|y)$

Guided Diffusion

这种原理始见于

Diffusion models beat gans on image synthesis.

ADM笔记

这里用的原理公式是：

意思是说，我们需要训练一个分类器$p\phi(y|x_t)$可以对任何一个样本分类出对应的分类y。有了这个分类器的导数之后，下一次的去早就可以看成均值拟合器$\mu\theta(x_t | y)$(这个可以看是一个不含y的模型)结果加上一个偏向于y分类器出y的方差。

s是系数，当s变大时，diversity会下降，但是生成的结果更偏向于y。

Classifier-free guidance

这个方法更有意思了，始见于

Classifier-free diffusion guidance

它建立的逻辑是：不想训练classifier(因为需要给每一个分类都训练分类器，泛化能力不强).观察分类器做的事情，由贝叶斯公式进行化简 ：

我们可以把生成器直接做成condition的形式：$p_\theta(x_t | y)$,y可以是比如说文本信号，如果y输入空就是无条件的生成。因此上面正常guidance公式就可以修改成：

这里的log和$\bigtriangledown$消失了是因为在DDPM如果看做socre based model的话将会有$\epsilon\theta = \bigtriangledown{x_t} \log p(x_t)$

s是一个scale量，某种意义上抵消贝叶斯公式的偏差

上面的公式很有意思：

  • 只需要一个模型就能完成guidance，不需要额外训练classifier，更加稳定

  • 这个方法的表征能力更强，可以获取很多无法被classifier感知到的“类别”(文本等)

CLIP Guidance

这个是上面classifier guidance 的一种特例，就是把$\cos $当做分类器的结果，因此clip的特点，也可以表征抽象的文本“类别”

GLIDE

下面说说GLIDE模型。由于这部分对NLP不重要，就不重点写。大概有几个特征：

  • 主体Diffusion model采用 ADM结构
  • 训练集和DALL.E保持一致
  • pretrain时直接用对进行$p_\theta(x_t | y)$生成
  • 在pretrain结束以后进行classifier-free guidance，用上面的公式来一个指导生成
    • 训练时20%部分文本被mask，把任务变成无条件生成，保证模型本身的生成能力不被破坏
  • 在RGB外多加了一个channel代表被mask的部分，可以进行Inpainting的需求

结论是：

  • 对比classifier-free guidance和CLIP guidance，前者的效果更好(人工评测)
  • 用了Diffusion model的GUIDE比不用的DALL.E 好很多

inpainting任务就是上图这个，相当于”P图”，绿色部分就是额外的mask channel中置为1的地方

上图是文本控制的图片生成，对比下来好像GLIDE确实是最好的

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