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來源：機器之心
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繼imagen后，谷歌又推出了文本，如想生成模擬Parti。

繼 Imagen 后，谷歌又推出了文本 - 圖像生成模型 Parti。

你見過一只小狗破殼而出嗎？或者用飛艇俯瞰蒸汽朋克中的城市？又或者兩個機器人在電影院像人類一樣看電影…… 這些聽起來可能有些天馬行空，但一種名為「文本到圖像生成」的新型機器學習技術使這些成為可能。

谷歌研究院的科學家和工程師一直致力于探索使用各種 AI 技術生成文本到圖像的方法。

今年 5 月底，谷歌推出 AI 創(chuàng)作神器 Imagen，它結合了 Transformer 語言模型和高保真擴散模型的強大功能，在文本到圖像的合成中提供前所未有的逼真度和語言理解能力。與僅使用圖像 - 文本數(shù)據(jù)進行模型訓練的先前工作相比，Imagen 的關鍵突破在于：谷歌的研究者發(fā)現(xiàn)在純文本語料庫上預訓練的大型 LM 的文本嵌入對文本到圖像的合成顯著有效。Imagen 的文本到圖像生成可謂天馬行空，能生成多種奇幻卻逼真的有趣圖像。

Imagen 生成效果是這樣的，比如正在戶外享受騎行的柴犬（下圖左）以及狗狗照鏡子發(fā)現(xiàn)自己是只貓（下圖右）：

時隔沒多久，谷歌又推出了 Parti（Pathways Autoregressive Text-to-Image），該模型最高可擴展至 200 億參數(shù)，并且隨著可使用參數(shù)數(shù)量的增長，其輸出的圖像也能夠更加逼真。

值得一提的是，這是谷歌大牛 Jeff Dean 提出的多任務 AI 大模型藍圖 Pathways 的一部分。

我們先來看下 Parti 效果，袋熊在瀑布旁，背著書包，拄著拐杖眺望著遠方：

埃及阿努比斯肖像，在洛杉磯背景下，戴著飛行員護目鏡，穿著白色 t 恤和黑色皮夾克：

一只熊貓戴著一頂巫師帽騎在馬上：

下面我們介紹一下 Parti 的實現(xiàn)原理。

Parti 模型

與 DALL-E、CogView 和 Make-A-Scene 類似，Parti 是一個兩階段模型，由圖像 tokenizer 和自回歸模型組成，如下圖 3 所示。第一階段訓練一個 tokenizer，該 tokenizer 可以將圖像轉換為一系列離散的視覺 token，用于訓練并在推理時重建圖像。第二階段訓練從文本 token 生成圖像 token 的自回歸序列到序列模型。

圖像 Tokenizer

首先，該研究訓練了一個 ViT-VQGAN-Small 模型（8 個塊，8 個頭，模型維度 512，隱藏維度 2048，總參數(shù)約為 30M），并且學習了 8192 張圖像 token 類別用于代碼本。

為了進一步提高第二階段編碼器 - 解碼器訓練后重建圖像的視覺靈敏度，該研究凍結了 tokenizer 的編碼器和代碼本，并微調更大尺寸的 tokenizer 解碼器（32 個塊，16 個頭，模型維度 1280，隱藏維度 5120，總參數(shù)約 600M）。圖像 tokenizer 的輸入和輸出使用 256×256 分辨率。

最后，雖然分辨率為 256×256 的圖像捕獲了大部分內容、結構和紋理，但更高分辨率的圖像具有更大的視覺沖擊力。為此，該研究在圖像 tokenizer 上采用了一個簡單的超分辨率模塊，如下圖 4 所示。

文本到圖像生成的編碼器 - 解碼器架構

如上圖 3 所示，該研究第二階段訓練了一種標準的編碼器 - 解碼器 Transformer 模型，將文本到圖像視為序列到序列建模問題。該模型將文本作為輸入，并使用從第一階段圖像 tokenizer 生成的光柵化圖像潛在代碼的下一個 token 預測進行訓練。對于文本編碼，該研究構建了一個 sentence-piece 模型，詞匯量為 16000。在推理時，模型對圖像 token 進行自回歸采樣，隨后使用 ViT-VQGAN 解碼器將其解碼為像素。

該研究使用的文本 token 最大為 128，圖像 token 的長度固定為 1024。所有模型都使用 conv-shaped 掩碼稀疏注意力。該研究訓練了四種變體，參數(shù)量從 3.5 億到 200 億不等，如下表 1 所示。

以下為對 Parti 模型四種大小比較結果，可以觀察到：模型性能和輸出圖像質量在持續(xù)地提高；20B 模型尤其擅長于那些抽象的、需要世界知識的、特定視角的、或符號渲染的 prompt。

在悉尼歌劇院前的草地上，一只袋鼠穿著橙色衛(wèi)衣，戴著藍色墨鏡，胸前掛著「歡迎朋友」的牌子。

松鼠把蘋果送給了小鳥。

文本編碼器預訓練

該研究在兩個數(shù)據(jù)集上預訓練文本編碼器：具有 BERT [36] 預訓練目標的 Colossal Clean Crawled Corpus (C4) [35]，以及具有對比學習目標的圖像文本數(shù)據(jù)。預訓練后，該研究繼續(xù)訓練編碼器和解碼器，在 8192 個離散圖像 token 的詞匯表上使用 softmax 交叉熵損失生成文本到圖像。

預訓練后的文本編碼器在 GLUE 上的性能與 BERT 相當；然而，在文本到圖像生成的完整編碼器 - 解碼器訓練過程之后，文本編碼器會降級。

擴展

該研究在 Lingvo 上來實現(xiàn)模型，并在 CloudTPUv4 硬件上使用 GSPMD 進行擴展，以用于訓練和推理。GSPMD 是一個基于 XLA 編譯器的模型分布系統(tǒng)，它允許將 TPU 集群視為單個虛擬設備，并在幾個張量上使用 sharding annotations 來指示編譯器自動分發(fā)數(shù)據(jù)并在數(shù)千個設備上進行計算。

該研究用數(shù)據(jù)并行性訓練 350M 和 750M 模型。對于 3B 模型，該研究使用 4 路內層模型并行（參見下圖 5）和 128 路數(shù)據(jù)并行。