【生成式AI導論 2024】第17講：有關影像的生成式AI (上) — AI 如何產生圖片和影片 (Sora 背後可能用的原理)

Hung-yi Lee

31 May 202449:29

Summary

TLDR本文概述了生成式人工智能（AI）在影像领域的应用，包括基于条件生成图片或视频的AI技术。介绍了GPT-4如何根据图片生成描述性文字，以及SORA模型如何根据文本描述生成视频影像。探讨了影像生成模型的构建过程、训练数据的需求，以及如何使用CLIP模型评估生成结果的质量。同时，分析了减少视频生成过程中计算量的技术方法，如改造注意力机制和多步骤生成策略。

Takeaways

🌟 生成式AI可以根据条件生成内容，包括根据图像生成文字或根据条件生成图像和视频。
🔍 GPT-4能够理解图像内容并根据图像生成文字描述，例如评价人物衣着和猜测职业。
🎨 SORA模型能够根据文本描述生成图像，展示了生成式AI在图像创造方面的强大能力。
📹 生成式AI可以用于视频生成，包括根据文本描述生成视频或对现有视频进行风格转换和画质提升。
🗣️ Talking Head技术允许通过AI生成人物讲话的动态视频，有广泛的应用前景。
🖌️ 生成式AI可以根据草图或草稿生成精细的图像，提供创意和设计辅助。
🎞️ 影片由多帧图片组成，生成式AI可以通过编码和解码过程处理视频数据。
🤖 现代AI模型通常不直接使用像素作为输入，而是通过编码器将图像转换为更简单的形式。
📈 训练图像生成模型需要大量带文字描述的图像数据，如LAION公司提供的大规模图像数据集。
📊 评估图像生成模型的效果可以使用CLIP模型，通过计算模型输出与文本描述的匹配度来评分。
🛠️ 减少视频生成中的计算量可以通过改进注意力机制，如使用Spatial和Temporal Attention的组合。

Q & A

生成式AI在影像领域的应用主要有哪些方向？
-生成式AI在影像领域的应用主要有两个方向：一是将影像作为条件输入，生成对应的文字描述；二是根据给定的条件生成图片或影片。
GPT-4在处理图片信息时有哪些特点？
-GPT-4能够处理图片信息，例如通过分析两张人物照片，对人物的衣着进行评论，并猜测他们的职业，但不会直接回答谁更帅这种主观问题。
SORA模型在生成影像方面有哪些能力？
-SORA模型能够读取文本描述并生成与之对应的清晰影像，包括一些现实生活中不太可能出现的场景。
影像生成式AI在生成影片时可能会遇到哪些问题？
-影像生成式AI在生成影片时可能会遇到的问题包括生成的影像中的物体变形、不自然的动作等瑕疵。
如何使用生成式AI进行影片的风格转换或画质提升？
-可以使用生成式AI对未完成的影片进行续写，或对影片进行风格转换，如将黑白影片上色，或用于老电影的影像修复和画质提升。
什么是Talking Head技术，它有哪些应用场景？
-Talking Head技术是指根据给定的录音和照片，生成说话时嘴型和面部表情的影像。它可以应用于VTuber虚拟角色的创建，或者结合GPT-4O生成没有人的Youtuber。
生成式AI在处理图片时的基本单位是什么？
-生成式AI在处理图片时的基本单位是像素，图片由像素构成，像素越多图片越清晰。
影片的基本构成是什么？
-影片是由一系列连续的图片构成的，每一张图片称为一帧（Frame），影片的流畅度与每秒帧数（fps）有关。
Transformer模型在生成图片时通常使用什么方法来表示图片？
-Transformer模型通常会使用编码器（Encoder）将图片切成多个小块（Patch），然后对每个Patch进行压缩表示，再通过解码器（Decoder）还原成图片。
如何训练一个模型以实现文字生成图片的功能？
-需要收集大量对应文字描述和图片的数据，通过训练Transformer模型来学习如何根据文字描述生成对应的图片。
为什么文字生成影片的计算量特别大？
-文字生成影片需要生成大量的Patch，每个Patch之间需要通过Attention机制进行相互关联，导致计算量随Patch数量的增加而急剧增加。
如何减少文字生成影片的计算量？
-可以通过改造Attention机制，如使用Spatial和Temporal Attention的组合来减少计算量，或者通过多步骤生成过程，每一步只专注于某个特定任务。
如何评价生成式AI生成的图片的质量？
-可以使用CLIP模型来评价生成的图片与输入文字的匹配程度，即通过CLIP Score来衡量生成图片的质量。
个人化图像生成是如何实现的？
-通过给特定的对象指定一个独特的名称，并用少量的该对象的图片来训练模型，使模型能够识别并生成与该对象相关的各种场景的图片。
为什么说图片生成模型很难用文字描述来精确控制？
-因为图片包含的细节和视觉元素往往难以用文字完全描述，有些细微的差别和特征可能在文字描述中难以表达。