從AIGC看到新世界正在到來_FOR:TRANSPARENT價格

你知道《太空歌劇院》嗎？

它是一幅AI作的畫，并拿到了藝術比賽的一等獎。在2022年，AI作畫已經變得如此簡單，你只要會打字就行。在一片高斯噪聲中逐漸顯露出精彩絕倫的顏色和圖案，AI是怎么畫畫的？為什么能畫得這么好？會不會取代人類設計師？

更令人費解的在于，AI有沒有自己的邏輯思辨能力？

其實，我們還處在人工智能的早期，AI對真正的邏輯和某個垂直領域的理解還不深，但不斷強化它的邏輯思維能力一定會是接下來研發的重點。

書接上回，這次真格投資副總裁林惠文將帶領我們，從上次ChatGPT的AI文字跳到AI圖片，繼續探索AI世界。從AIGC圖片背后的模型，到模型之間的關系以及發展歷程。除此之外，我們還準備了對AI領域相關問題的解惑和一些好用的工具推薦，請一定不要錯過～

非常榮幸今天能跟大家分享一些AIGC圖片相關的梳理，在漫漫的熊市之中，近期我們看到了很多驚人的生成效果。

首先我們來看一下AI生成的圖片。

這是最近非常火的AI生成圖片平臺Midjourney產生的一些圖片效果，可以看到非常真實，也有很強的創意效果。它是如何做到的？

通俗易懂地來講有三個步驟。首先，把人類的文字轉換成計算機能夠理解的表達，然后把計算機能理解的文本表達轉換成計算機能理解的視覺描述，再接下來，把計算機能理解的視覺描述生成人類能夠看懂的圖片。

40,000,000 CRV從Aave轉移到未知錢包:金色財經報道，Whale Alert數據顯示，40,000,000 CRV （價值約41,587,614美元）從Aave轉移到未知錢包。[2023/3/19 13:12:37]

以DALLE2為例，它訓練了3個模型來做這件事情。接下來，我會分別講述。

CLIP模型

第一個模型是CLIP模型，負責將文本和視覺圖像聯系起來。

過去的很多算法就像是拿1萬張人類已經標注了類別的照片，讓計算機去尋找不同類別照片的差異化特征。最大的缺點是，它無法標注世間萬物，只能分類有限的集合，同時人力標注會成為學習的上限。

CLIP模型帶來的新思路是什么？它很像是真實生活中教小朋友認識物體。看到一個東西就直接告訴小朋友，這是一只游泳的鴨子，而不是一次性拿20張鴨子的圖片告訴他，這是鴨子，你記住它的所有特征。CLIP模型的算法實現了這樣一個特點，只要我們有充足的算力，就能學會世間的萬物。

CLIP模型的數據集從哪來？它來自于互聯網上圖文的匹配對，總共收集了4億張的圖文匹配對，再經過一個圖文編碼器，把人類能看懂的文字和圖片轉換成計算機能懂的數據結構。

CLIP模型用到了兩個編碼器，視覺編碼器叫VisionTransformer，文字編碼器叫Transformer。下圖是VisionTransformer編碼器產生的效果圖，可以看到兩張圖片里背景部分的顏色被大幅弱化，強調了網球和黑狗的輪廓。這就是優秀的編碼器能實現的效果：用人類的視角找重點，進行數據降維。

被標記為孫宇晨的地址再度從Aave撤回5000萬枚USDT，Aave中USDT存量已減半:10月21日消息，被Etherscan標記為孫宇晨的地址再度從Aave中撤回5000萬枚USDT，并交易為USDC后轉至Circle地址。近五日內孫宇晨相關地址已從Aave內撤回1.5億枚USDT，使得Aave內USDT存量幾乎減半。[2022/10/21 16:34:48]

CLIP模型做的事是什么？把來自互聯網的4億張圖片和4億條文本進行編碼，并兩兩配對，形成一個4億*4億的矩陣。

CLIP模型的訓練目標是什么？通過各種各樣的復雜計算，讓原本匹配的圖片和文本產生正相關。將蘋果的照片和蘋果的文字進行匹配，而不是摩托車或其他。

CLIP模型實現的功能是什么？給定任何一個文本，能返回相關性最高的圖片；給定任何一張圖片，能返回相關性最高的文本描述。實現海量的圖像和文字特征的mapping。

GLIDE模型

有了mapping以后，接下來重要的是如何從視覺的描述中產生圖像，這是GLIDE擴散模型。

它就像是教小朋友學畫畫，先給小朋友看一張簡筆畫，逐漸把它擦掉，讓小朋友在大人的引導之下，試著從白紙開始恢復這張簡筆畫。

從計算機的視角來看，擦除的過程就是給圖片不斷增加噪聲的過程，這種噪聲是一種正態分布的噪聲，叫高斯噪聲，直到最后變成一張純噪聲的圖片。恢復的過程就是通過概率除去噪聲的過程，這中間往往會加一些指引，叫Guidance，以確保恢復的過程朝著對的方向。

標記為孫宇晨的地址將約1億枚USDT從Aave轉入幣安:5月11日消息，PeckShield 在推特表示，被 Etherscan 標記為波場創始人孫宇晨的地址將約1億枚USDT從Aave轉入幣安。[2022/5/11 3:06:02]

左圖為增加噪聲的過程，右圖為除去噪聲的過程

GLIDE擴散模型帶來最大的創新就是在訓練的過程中融入了文本的信息。在CLIP模型的基礎上，在恢復的過程中嵌入文本的信息，這就導致了難度的快速疊加，因為它既要學會恢復的算法，又需要學會識別的算法。然而，在恢復的過程中，它并沒有把知識完全融入其中，如何才能把知識徹底地融入到圖像生成里？

GLIDE模型的抽象理解，就像是爸爸教小朋友騎車，目標是希望在有爸爸扶和沒有爸爸扶的時候，小朋友都能騎出同樣的曲線。這往往通過一種中間形態來實現，從一直扶到偶爾扶，偶爾撒手，最終的訓練目標就是不斷在這種狀態里達成。

GLIDE擴散模型的目標也是如此，在它的原理中，爸爸扶著小朋友就是分類器，能幫助分類或目標識別，撒手就意味著無分類器指引，有時會將一些文本的信息替換成空的字符串，隨機替換掉一些信息。當有分類器產生的曲線和沒有分類器指引產生的曲線一致時，整個文本的信息就融入到了生成過程中。

有了GLIDE擴散模型以后，還可以制定不同的引導目標，因此會產生不同的效果，如果你想生成與某張圖片一樣效果的圖片，你可以輸入這張圖片，接著就會得到一張類似風格的圖片。這就像是一個小朋友的爸爸告訴他，自行車的前輪其實是個裝飾品，他最終在不斷的強調之下，就會學會這樣騎車的方式。

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PRIOR模型

當CLIP模型將文本和視覺相連，GLIDE模型通過概率恢復一張隨機的模糊照片，并把文本信息融入其中，我們還缺少了這兩者之間的聯結，如何把文本描述映射到視覺描述中，這就是PRIOR模型的核心。

有了CLIP模型，雖然能夠實現文本和視覺之間相關性的描述，但還缺少一個轉換器，那就是面對一個新的描述，如何產生一張新的圖片。就像你教會了小朋友畫帽子，也教會了畫兔子，現在如何讓他畫一張戴帽子的兔子。PRIOR模型其實是在CLIP模型之后產生一個新的效果，在CLIP模型中用到的文本和圖片編碼器，給編碼后的東西再增加一個特征，這就使得文本和圖片的信息都融合在同個維度，便于我們去操作。

三個模型的關系

CLIP模型理解了圖片與文字的關系，PRIOR模型就是在理解圖片與文字的關系之上，從文字中產生一個腦海中的構圖，GLIDE擴散模型就是要把腦海中的構圖畫出來，畫出人類能懂的視覺圖片。

我們再從下圖論文的原理來理解一下。圖中有一條虛線，虛線的上方是預訓練的過程。左邊的TextEncoder，就是之前提到的文字轉換器Transformer，它把一段文字轉換成計算機能理解的表達。右邊的ImageEncoder，也就是視覺轉換器VisionTransformer，把人類理解的視覺圖片轉換成計算機的數據結構。

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在經過大量的訓練之后，這兩者之間產生了具有相關性的連接，也就是文字和圖片之間的關系產生了非常強的理解。

虛線之下是生成的過程，把文本放進PRIOR模型里面，從這段文本中生成計算機能理解的視覺表達結構，再用GLIDE模型生成人類能看懂的圖片。雖然上下兩只小狗的圖片看起來不一樣，但它們本質上包含了同樣的文本語義，這樣就實現了任何一段文本都能生成出一張人類能看懂的圖片。

發展歷程

整個夢開始的地方，始于2017年Google發布的一篇論文《Attentionisallyouneed》。它讓算法學會了人類的注意力機制，就是當我們去看一張圖片時，會看到重點，同時忽略背景的信息。

這篇論文發表之后，帶來一個NLP的模型，叫Transformer，一經發布便快速屠榜，接著很快有了BERT模型，有了OpenAI的GPT-3模型。在視覺領域，有DERT模型，iGPT模型，以及上面提到的VisionTransformer。

Transformer模型的重要性在于，它是我們剛才提到的三個模型的底座，學會找出圖片和文字的重點，才能夠搭建CLIP模型，才可能有之上的PRIOR和GLIDE擴散模型。

夢想的實現還有另一半，圖像生成。

從2005年開始的求解特定概率密度函數，通俗理解就是通過最快的方法去估算正態分布，再到2008年的去噪自編碼器的研發，加入高斯噪聲，一種正態分布的噪聲，再將它去除，我們用到的很多拍照中的去噪、降噪功能就是從這里來的。到了2011年，有人嘗試將這兩種算法結合在一起，2015年，開始嘗試用這種思想還原照片。但這時候還原照片的質量還不是很高。

時間撥轉到2019年，中國的宋飏博士把朗之萬動力學引入到數據分布的估算中，產生了非常好的效果。2020年，Google發布名叫DDPM的論文，這篇論文核心就是結合朗之萬動力學和擴散模型，產生了非常高的圖片生成質量。

2014年引起軒然大波的GANnetwork對抗生成網絡，已經能生成出效果不錯的圖片，但它的訓練難度很高，擴散模型降低了圖像生成模型的訓練難度，還能生成比GAN更多元的圖像。

在夢想實現的2021和2022年，OpenAI和Google都開始嘗試把文本信息加入到擴散生成的過程中，產生了今天的GLIDE模型。OpenAI在思想上的突破，用Transformer去海量地理解圖片和文本，產生了CLIP模型，再用擴散模型在圖像生成中融入海量的圖文信息，優質的AIGC圖片終于誕生。

接下來，我們將圍繞一些問題進行討論。

1、從產品化、商業化的角度出發思考，目前AIGC的技術層面的發展會產生影響？

有兩個維度。第一個維度是在海量數據中尋找我們最想要的內容，第二個維度是在海量數據中得出新的內容，反向給予我們創造的靈感。

從AI本身的能力再進行泛化的話，一方面很多現有產品的使用體驗能得到巨大的提升，例如在筆記類的軟件中加入AI后，在寫作過程中能得到更好的體驗；另一方面，未來創意不強，生成能力較弱的人可能會被AI替代。

2、回到基本邏輯，我想確認下自己的理解是否正確：相較于Transformer，ChatGPT并不是在AI領域出現了一個顛覆性的技術創新，而只是在一個模式上加了人類的feedback，設置了不斷迭代的參數，它自己越搞越聰明了。

過去的所有模型的進化，其實圍繞兩個方向在進化。第一個是DNA，第二個是方法論。DNA很像真實世界中材料的研發，方法論更像是真實世界中材料的使用。

Transformer是DNA的進化，是更核心的突破。ChatGPT是方法論，但它就更簡單了嗎？并不是的，它在探索的過程中經歷了很長的時間，同時要滿足很多先決條件，這個方法論才能得以運用。不論方法論突破還是DNA突破，都很有意義。

3、未來的生意模式會怎么樣？會不會更集中？圍繞這樣ChatGPT的模型，它會產生哪些創業方向？

可能有兩種商業模式，一種是ToB的，就跟阿里云一樣，另外一種就是讓開發者在這種大模型上去ToC。不論是DNA還是在方法論上的突破，它都可能讓一個企業產生壟斷，產生巨頭效應。

ChatGPT和用戶不斷互動，會得到源源不斷的反饋數據，數據也是一種資產，一種生產要素。這種生產要素產生的產品會是人類更高頻使用的東西，它的頻率越高，這種生產要素就越來越重要，反饋能夠創造的要素提升就越來越重要，同時帶來的經濟價值就越來越大。

4、會不會有規模效應或雙邊網絡效應？

我覺得背后既有這種網絡效應，又有一些規模效應。如果設想一下，第一個研發出來的這種中文大模型，它會快速地獲取市場上有限量的開發者，開發者在用它的產品去面向ToC去獲取C端用戶，它的數據會源源不斷反饋回來，去優化它的效果，其實就會產生更強的壟斷效應。

5、從投資的角度，在AIGC，我們應該投什么樣的團隊？

我覺得傳奇的團隊是有創造DNA能力的團隊，黃金的團隊是有能力把應用層和AI完美結合的能力，白銀的團隊就是打造AI領域的基礎設施的團隊。

最后分享一些我常用的工具，它們對于做投資判斷來說很有重要性，希望可以對你有所幫助。

論文追蹤：

https://paperswithcode.com

工程模型追蹤：

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AI項目追蹤：

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來源：元宇宙之心

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