AIG:AIGC：新世界正在到来_ethylidene

你知道《太空歌剧院》吗？

它是一幅AI作的画，并拿到了艺术比赛的一等奖。在2022年，AI作画已经变得如此简单，你只要会打字就行。在一片高斯噪声中逐渐显露出精彩绝伦的颜色和图案，AI是怎么画画的？为什么能画得这么好？会不会取代人类设计师？

更令人费解的在于，AI有没有自己的逻辑思辨能力？

其实，我们还处在人工智能的早期，AI对真正的逻辑和某个垂直领域的理解还不深，但不断强化它的逻辑思维能力一定会是接下来研发的重点。

书接上回，这次真格投资副总裁林惠文将带领我们，从上次ChatGPT的AI文字跳到AI图片，继续探索AI世界。从AIGC图片背后的模型，到模型之间的关系以及发展历程。除此之外，我们还准备了对AI领域相关问题的解惑和一些好用的工具推荐，请一定不要错过～

非常荣幸今天能跟大家分享一些AIGC图片相关的梳理，在漫漫的熊市之中，近期我们看到了很多惊人的生成效果。

首先我们来看一下AI生成的图片。

这是最近非常火的AI生成图片平台Midjourney产生的一些图片效果，可以看到非常真实，也有很强的创意效果。它是如何做到的？

通俗易懂地来讲有三个步骤。首先，把人类的文字转换成计算机能够理解的表达，然后把计算机能理解的文本表达转换成计算机能理解的视觉描述，再接下来，把计算机能理解的视觉描述生成人类能够看懂的图片。

DigiDaigaku将启动“DRAGON ESSENCE”免费空投:2月12日消息，DigiDaigaku母公司Limit Break首席执行官Gabriel Leydon在社交媒体发文称，该生态系统NFT持有者（包括Genesis、Heroes和Super Villains）将获得免费空投的“Dragon Essence”，“Dragon Essence”可以帮助婴儿龙成长进化，但Gabriel Leydon表示用于空投“Dragon Essence”的快照日期目前待定。

此前，Gabriel Leydon曾透露Limit Break将在北京时间2月13日举行的第57届超级碗中投放广告并开启新NFT免费铸造。[2023/2/12 12:02:12]

以DALLE2为例，它训练了3个模型来做这件事情。接下来，我会分别讲述。

CLIP模型

第一个模型是CLIP模型，负责将文本和视觉图像联系起来。

过去的很多算法就像是拿1万张人类已经标注了类别的照片，让计算机去寻找不同类别照片的差异化特征。最大的缺点是，它无法标注世间万物，只能分类有限的集合，同时人力标注会成为学习的上限。

CLIP模型带来的新思路是什么？它很像是真实生活中教小朋友认识物体。看到一个东西就直接告诉小朋友，这是一只游泳的鸭子，而不是一次性拿20张鸭子的图片告诉他，这是鸭子，你记住它的所有特征。CLIP模型的算法实现了这样一个特点，只要我们有充足的算力，就能学会世间的万物。

CLIP模型的数据集从哪来？它来自于互联网上图文的匹配对，总共收集了4亿张的图文匹配对，再经过一个图文编码器，把人类能看懂的文字和图片转换成计算机能懂的数据结构。

DigiDaigaku #1632以200 ETH的价格成交:10月19日消息，OpenSea数据显示，DigiDaigaku #1632-Ifrit以200 ETH（约26万美元）的价格出售。该枚NFT上次出售时间为两个月前，价格为25 ETH。[2022/10/19 16:30:19]

CLIP模型用到了两个编码器，视觉编码器叫VisionTransformer，文字编码器叫Transformer。下图是VisionTransformer编码器产生的效果图，可以看到两张图片里背景部分的颜色被大幅弱化，强调了网球和黑狗的轮廓。这就是优秀的编码器能实现的效果：用人类的视角找重点，进行数据降维。

CLIP模型做的事是什么？把来自互联网的4亿张图片和4亿条文本进行编码，并两两配对，形成一个4亿*4亿的矩阵。

CLIP模型的训练目标是什么？通过各种各样的复杂计算，让原本匹配的图片和文本产生正相关。将苹果的照片和苹果的文字进行匹配，而不是摩托车或其他。

CLIP模型实现的功能是什么？给定任何一个文本，能返回相关性最高的图片；给定任何一张图片，能返回相关性最高的文本描述。实现海量的图像和文字特征的mapping。

GLIDE模型

有了mapping以后，接下来重要的是如何从视觉的描述中产生图像，这是GLIDE扩散模型。

Craig Wright妻子赢得针对UFX的诉讼，并将获得赔偿:Craig Wright妻子Ramona Ang赢得针对UFX的诉讼，并将获得相关赔偿。Ang要求赔偿708857美元，其中包括超过40万美元的对比特币期货的初始投资，以及约30万美元的未平仓头寸的收益。此外，她还要求赔偿60万美元的损失费，以弥补其本应实现的收益。

此前消息， Craig Wright的妻子Ramona Ang起诉塞浦路斯期货交易所UFX，原因是后者在2017年8月关闭了她的账户，该交易所还拒绝让她提取用于投资比特币期货的资金。（Coindesk）[2020/12/22 16:09:00]

它就像是教小朋友学画画，先给小朋友看一张简笔画，逐渐把它擦掉，让小朋友在大人的引导之下，试着从白纸开始恢复这张简笔画。

从计算机的视角来看，擦除的过程就是给图片不断增加噪声的过程，这种噪声是一种正态分布的噪声，叫高斯噪声，直到最后变成一张纯噪声的图片。恢复的过程就是通过概率除去噪声的过程，这中间往往会加一些指引，叫Guidance，以确保恢复的过程朝着对的方向。

左图为增加噪声的过程，右图为除去噪声的过程

GLIDE扩散模型带来最大的创新就是在训练的过程中融入了文本的信息。在CLIP模型的基础上，在恢复的过程中嵌入文本的信息，这就导致了难度的快速叠加，因为它既要学会恢复的算法，又需要学会识别的算法。然而，在恢复的过程中，它并没有把知识完全融入其中，如何才能把知识彻底地融入到图像生成里？

GLIDE模型的抽象理解，就像是爸爸教小朋友骑车，目标是希望在有爸爸扶和没有爸爸扶的时候，小朋友都能骑出同样的曲线。这往往通过一种中间形态来实现，从一直扶到偶尔扶，偶尔撒手，最终的训练目标就是不断在这种状态里达成。

动态 | Craig Wright和Ira Kleiman进入和解讨论:据courtlistener官网显示，Craig Wright和Ira Kleiman提交联合动议，双方达成了“原则上不具约束力的协议”来解决案件，双方同意达成具有约束力的解决方案以符合双方“最佳利益”，双方要求将所有案件截止日期延长30天，以促进谈判。[2019/9/20]

GLIDE扩散模型的目标也是如此，在它的原理中，爸爸扶着小朋友就是分类器，能帮助分类或目标识别，撒手就意味着无分类器指引，有时会将一些文本的信息替换成空的字符串，随机替换掉一些信息。当有分类器产生的曲线和没有分类器指引产生的曲线一致时，整个文本的信息就融入到了生成过程中。

有了GLIDE扩散模型以后，还可以制定不同的引导目标，因此会产生不同的效果，如果你想生成与某张图片一样效果的图片，你可以输入这张图片，接着就会得到一张类似风格的图片。这就像是一个小朋友的爸爸告诉他，自行车的前轮其实是个装饰品，他最终在不断的强调之下，就会学会这样骑车的方式。

PRIOR模型

当CLIP模型将文本和视觉相连，GLIDE模型通过概率恢复一张随机的模糊照片，并把文本信息融入其中，我们还缺少了这两者之间的联结，如何把文本描述映射到视觉描述中，这就是PRIOR模型的核心。

有了CLIP模型，虽然能够实现文本和视觉之间相关性的描述，但还缺少一个转换器，那就是面对一个新的描述，如何产生一张新的图片。就像你教会了小朋友画帽子，也教会了画兔子，现在如何让他画一张戴帽子的兔子。PRIOR模型其实是在CLIP模型之后产生一个新的效果，在CLIP模型中用到的文本和图片编码器，给编码后的东西再增加一个特征，这就使得文本和图片的信息都融合在同个维度，便于我们去操作。

声音 | Craig Wright：吴忌寒从未与ABC保持一致:据AMBCrypto消息，最近在比特币极限主义者Tone Vays主持的一个视频上，比特币中本聪的BCH区块链视觉实施的忠实信仰者Craig Wright谈论了即将到来的BCH硬分叉及相关问题。Craig Wright首先表达了他与吴忌寒的关系，他说道：“我和吴忌寒从来就不是好朋友......吴忌寒从没有与ABC保持一致”。他还谈到他已经计划了一条尝试将BTC扩大的路子，并表示自己不想要一年前发生的分离，他补充道：“不幸的是，我们已经和吴忌寒讨论了这一切，并认为他将支持和想要扩大，但是我们发现，那个时候吴忌寒低估了这一切。吴忌寒实际上想要分离，他不想要分叉。所以，一年前发生在BTC上的——BCH分离部分其实是吴忌寒需要的一种Segwit和允许ASIC提升的延展性修正的形式。”[2018/11/12]

三个模型的关系

CLIP模型理解了图片与文字的关系，PRIOR模型就是在理解图片与文字的关系之上，从文字中产生一个脑海中的构图，GLIDE扩散模型就是要把脑海中的构图画出来，画出人类能懂的视觉图片。

我们再从下图论文的原理来理解一下。图中有一条虚线，虚线的上方是预训练的过程。左边的TextEncoder，就是之前提到的文字转换器Transformer，它把一段文字转换成计算机能理解的表达。右边的ImageEncoder，也就是视觉转换器VisionTransformer，把人类理解的视觉图片转换成计算机的数据结构。

在经过大量的训练之后，这两者之间产生了具有相关性的连接，也就是文字和图片之间的关系产生了非常强的理解。

虚线之下是生成的过程，把文本放进PRIOR模型里面，从这段文本中生成计算机能理解的视觉表达结构，再用GLIDE模型生成人类能看懂的图片。虽然上下两只小狗的图片看起来不一样，但它们本质上包含了同样的文本语义，这样就实现了任何一段文本都能生成出一张人类能看懂的图片。

发展历程

整个梦开始的地方，始于2017年Google发布的一篇论文《Attentionisallyouneed》。它让算法学会了人类的注意力机制，就是当我们去看一张图片时，会看到重点，同时忽略背景的信息。

这篇论文发表之后，带来一个NLP的模型，叫Transformer，一经发布便快速屠榜，接着很快有了BERT模型，有了OpenAI的GPT-3模型。在视觉领域，有DERT模型，iGPT模型，以及上面提到的VisionTransformer。

Transformer模型的重要性在于，它是我们刚才提到的三个模型的底座，学会找出图片和文字的重点，才能够搭建CLIP模型，才可能有之上的PRIOR和GLIDE扩散模型。

梦想的实现还有另一半，图像生成。

从2005年开始的求解特定概率密度函数，通俗理解就是通过最快的方法去估算正态分布，再到2008年的去噪自编码器的研发，加入高斯噪声，一种正态分布的噪声，再将它去除，我们用到的很多拍照中的去噪、降噪功能就是从这里来的。到了2011年，有人尝试将这两种算法结合在一起，2015年，开始尝试用这种思想还原照片。但这时候还原照片的质量还不是很高。

时间拨转到2019年，中国的宋飏博士把朗之万动力学引入到数据分布的估算中，产生了非常好的效果。2020年，Google发布名叫DDPM的论文，这篇论文核心就是结合朗之万动力学和扩散模型，产生了非常高的图片生成质量。

2014年引起轩然大波的GANnetwork对抗生成网络，已经能生成出效果不错的图片，但它的训练难度很高，扩散模型降低了图像生成模型的训练难度，还能生成比GAN更多元的图像。

在梦想实现的2021和2022年，OpenAI和Google都开始尝试把文本信息加入到扩散生成的过程中，产生了今天的GLIDE模型。OpenAI在思想上的突破，用Transformer去海量地理解图片和文本，产生了CLIP模型，再用扩散模型在图像生成中融入海量的图文信息，优质的AIGC图片终于诞生。

接下来，我们将围绕一些问题进行讨论。

1、从产品化、商业化的角度出发思考，目前AIGC的技术层面的发展会产生影响？

有两个维度。第一个维度是在海量数据中寻找我们最想要的内容，第二个维度是在海量数据中得出新的内容，反向给予我们创造的灵感。

从AI本身的能力再进行泛化的话，一方面很多现有产品的使用体验能得到巨大的提升，例如在笔记类的软件中加入AI后，在写作过程中能得到更好的体验；另一方面，未来创意不强，生成能力较弱的人可能会被AI替代。

2、回到基本逻辑，我想确认下自己的理解是否正确：相较于Transformer，ChatGPT并不是在AI领域出现了一个颠覆性的技术创新，而只是在一个模式上加了人类的feedback，设置了不断迭代的参数，它自己越搞越聪明了。

过去的所有模型的进化，其实围绕两个方向在进化。第一个是DNA，第二个是方法论。DNA很像真实世界中材料的研发，方法论更像是真实世界中材料的使用。

Transformer是DNA的进化，是更核心的突破。ChatGPT是方法论，但它就更简单了吗？并不是的，它在探索的过程中经历了很长的时间，同时要满足很多先决条件，这个方法论才能得以运用。不论方法论突破还是DNA突破，都很有意义。

3、未来的生意模式会怎么样？会不会更集中？围绕这样ChatGPT的模型，它会产生哪些创业方向？

可能有两种商业模式，一种是ToB的，就跟阿里云一样，另外一种就是让开发者在这种大模型上去ToC。不论是DNA还是在方法论上的突破，它都可能让一个企业产生垄断，产生巨头效应。

ChatGPT和用户不断互动，会得到源源不断的反馈数据，数据也是一种资产，一种生产要素。这种生产要素产生的产品会是人类更高频使用的东西，它的频率越高，这种生产要素就越来越重要，反馈能够创造的要素提升就越来越重要，同时带来的经济价值就越来越大。

4、会不会有规模效应或双边网络效应？

我觉得背后既有这种网络效应，又有一些规模效应。如果设想一下，第一个研发出来的这种中文大模型，它会快速地获取市场上有限量的开发者，开发者在用它的产品去面向ToC去获取C端用户，它的数据会源源不断反馈回来，去优化它的效果，其实就会产生更强的垄断效应。

5、从投资的角度，在AIGC，我们应该投什么样的团队？

我觉得传奇的团队是有创造DNA能力的团队，黄金的团队是有能力把应用层和AI完美结合的能力，白银的团队就是打造AI领域的基础设施的团队。

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