谷歌用新AI超越自己：让Imagen能够指定生成对象，风格能随意转换

　　

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给Imagen加上“指哪打哪”的能力，会变得有多强？
只需上传3-5张指定物体的照片，再用文字描述想要生成的背景、动作或表情，就能让指定物体“闪现”到你想要的场景中，动作表情也都栩栩如生。

不止是动物，其他物体像墨镜、书包、花瓶，也都能做出几乎以假乱真的成品：

属于是发朋友圈也不会被别人看出破绽的那种。（手动狗头）
这个神奇的文字-图像生成模型名叫DreamBooth，是谷歌的最新研究成果，基于Imagen的基础上进行了调整，一经发布就在推特上引发热议。

有网友调侃：这简直是最先进的梗图生成器。

目前相关研究论文已上传至arXiv。

几张照片就能“环游世界”
在介绍原理前，让我们先来看看DreamBooth的各种能力，包括换景、指定动作表情服饰、更迭风格等。
如果你是个“铲屎官”，有了这个模型的“换景能力”，就能足不出户送自家狗子走出家门，凡尔赛宫里、富士山脚下……通通不在话下。

△光照也比较自然
不仅如此，宠物的动作和表情也都能随意指定，属实是把“一句话P图”的细节拿捏到位了。

除了上面的“基操”以外，DreamBooth甚至还能更换各种照片风格，也就是所谓的“加滤镜”。
例如，各种“世界名画”画风、各种视角的狗子，简直不要太艺术：

至于给它们加上装饰？各种cosplay的小道具，也是小菜一碟。

除此之外，无论是更换颜色：

还是更魔幻一点，更换物种，这只AI也都能做到。

那么，如此有趣的效果背后的原理是什么呢？
给输入加个“特殊标识符”
研究人员做了个对比，相较于其他大规模文本-图像模型如DALL-E2、Imagen等，只有采用DreamBooth的方法，才能做到对输入图像的忠实还原。
如下图所示，输入3张右边表盘上画着黄色“3”的小闹表，其中DreamBooth生成的图像完美保留了钟表的所有细节，但DALL-E2和Imagen几次生成的钟都与原来的钟“有那么点差异”。

△李逵和“李鬼”
而这也正是DreamBooth最大的特点——个性化表达。
用户可以给定3-5张自己随意拍摄的某一物体的图片，就能得到不同背景下的该物体的新颖再现，同时又保留了其关键特征。
当然，作者也表示，这种方法并不局限于某个模型，如果DALL·E2经过一些调整，同样能实现这样的功能。
具体到方法上，DreamBooth采用了给物体加上“特殊标识符”的方法。
也就是说，原本图像生成模型收到的指令只是一类物体，例如[cat]、[dog]等，但现在DreamBooth会在这类物体前加上一个特殊标识符，变成[V][物体类别]。
以下图为例，将用户上传的三张狗子照片和相应的类名（如“狗”）作为输入信息，得到一个经过微调的文本-图像扩散模型。
该扩散模型用“a [V] dog”来特指用户上传图片中的狗子，再把其带入文字描述中，生成特定的图像，其中[V]就是那个特殊标识符。

至于为什么不直接用[V]来指代整个[特定物体]？
作者表示，受限于输入照片的数量，模型无法很好地学习到照片中物体的整体特征，反而可能出现过拟合。
因此这里采用了微调的思路，整体上仍然基于AI已经学到的[物体类别]特征，再用[V]学到的特殊特征来修饰它。
以生成一只白色的狗为例，这里模型会通过[V]来学习狗的颜色（白色）、体型等个性化细节，加上模型在[狗]这个大的类别中学到的狗的共性，就能生成更多合理又不失个性的白狗的照片。
为了训练这个微调的文本-图像扩散模型，研究人员首先根据给定的文本描述生成低分辨率图像，这时生成的图像中狗子的形象是随机的。
然后再应用超分辨率的扩散模型进行替换，把随机图像换成用户上传的特定狗子。

研究团队
DreamBooth的研究团队来自谷歌，第一作者是Nataniel Ruiz。
Nataniel Ruiz是波士顿大学图像和视频计算组的四年级博士生，目前在谷歌实习。主要研究方向是生成模型、图像翻译、对抗性攻击、面部分析和模拟。

论文链接附在文末，感兴趣的小伙伴们赶紧来看看吧～
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2208.12242
参考链接：
[1]https://dreambooth.github.io/
[2]https://twitter.com/natanielruizg/status/1563166568195821569
[3]https://natanielruiz.github.io/

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