FLUID：谷歌&MIT联合推出的自回归文本到图像生成模型

FLUID简介

FLUID是由Google DeepMind和MIT的研究团队共同开发的一种自回归文本到图像生成模型，它通过使用连续标记和随机顺序生成的方法，在图像生成的视觉质量上取得了显著突破。该模型能够生成与文本描述高度一致的图像，并且在MS-COCO数据集上实现了6.16的零样本FID得分，以及在GenEval基准测试上达到了0.69的总体得分，展现了其在文本到图像生成领域的领先地位。这一成果不仅推动了视觉模型与语言模型之间性能差距的缩小，也为未来的研究和创新提供了新的方向。

FLUID主要功能

1. 文本到图像生成： FLUID模型可以将文本描述转换成高质量的图像，实现零样本生成，即在没有针对特定类别训练的情况下生成图像。
2. 连续标记使用： 模型采用连续标记而不是传统的离散标记，减少了信息丢失，提高了图像重建的视觉质量。
3. 随机顺序生成： 与固定光栅顺序生成相比，FLUID采用随机顺序生成，允许模型在每一步预测多个标记，从而更好地捕捉全局结构。
4. 高性能指标： 在标准数据集上，如MS-COCO和GenEval基准测试，FLUID展示了优异的性能，达到了当时的最佳水平。

FLUID技术原理

1. 自回归模型： FLUID基于自回归模型架构，通过预测序列中的下一个标记来生成图像。
2. 连续标记表示： 使用连续标记代替传统的离散标记（如VQ-VAE），以保留更多的图像信息并提高生成质量。
3. 随机顺序预测： 模型采用随机顺序生成，而不是传统的从左到右、从上到下的光栅顺序，这样可以在每一步重新调整全局结构。
4. 注意力机制： FLUID使用了类似BERT的双向注意力机制，而不是GPT的因果注意力机制，允许模型在生成过程中考虑全局信息。
5. 扩散损失： 为了兼容连续标记，FLUID使用了扩散损失（Diffusion Loss），这是一种允许模型学习连续数据分布的训练方法。
6. 文本编码器： 使用预训练的T5编码器处理输入文本，并通过一个可训练的文本对齐器进一步调整文本嵌入，以更好地与图像生成任务对齐。
7. 变换器网络： 模型使用变换器（Transformer）网络来学习文本和图像之间的复杂关系，并生成图像标记。
8. 输出头设计： 对于连续标记，FLUID使用了一个轻量级的多层感知机（MLP）作为输出头，以模拟每个标记的分布。
9. 训练和优化： FLUID在大规模的WebLI数据集上进行训练，使用AdamW优化器和特定的学习率调度策略，以及指数移动平均（EMA）来稳定训练。
10. 评估和调整： 模型在多个指标上进行评估，包括验证损失、FID和GenEval得分，并通过超参数优化来调整模型性能。

FLUID应用场景

1. 数字艺术创作： FLUID模型可以用于生成独特的艺术作品，帮助艺术家和设计师探索新的创作手法，实现想象中的复杂场景和概念。
2. 游戏开发： 在游戏设计中，FLUID可以快速生成各种背景、角色和物品的原型图像，加速游戏世界构建过程。
3. 广告和营销： 利用FLUID生成吸引人的视觉内容，营销人员可以创建与广告文案相匹配的图像，提高广告的吸引力和效果。
4. 教育和培训： 在教育领域，FLUID可以生成教学材料中的插图和示例图像，帮助学生更好地理解和吸收复杂的概念。
5. 虚拟现实和增强现实： FLUID可以为虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用生成逼真的图像和环境，提升用户体验。
6. 内容过滤和版权检测： FLUID可以用于生成图像样本，辅助开发图像识别算法，进而用于在线内容的版权检测和过滤。

FLUID项目入口

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.13863v1