DALL-E是一种专注于从文本描述生成图像的深度学习的模型。该模型能够在没有针对特定任务的额外训练的情况下，直接根据文本生成图像。由openAI发布，参数量达到了120亿，被称为“图像版GPT-3”
原理：
DALL-E 的核心是使用Transformer架构，将文本描述和图像数据结合起来进行联合训练。模型通过学习文本与图像之间的对应关系，能够理解文本中的语义信息，并生成符合这些描述的图像。
方法：
DALL-E在VQ-VAE-2(先训练一个codebook，然后又训练一个pixel CNN做生成)基础上进行改进，生成模型部分用GPT替换pixel CNN，用文本引导图像生成。
训练时，输入图像文本对，文本部分通过BPE编码，得到M=256维特征；图像(256×256)经过dVAE获取N=32×32维codebook作为1024维图像特征；然后将图像和文本特征cocat起来(1024+256=1280)作为一个序列送入GPT，训练时进行mask然后预测生成即可。
推理时，只提供文本，然后用文本特征经过GPT用自回归的方式将图像生成出来。推理时会生成多张图像候选，使用CLIP模型进行排序，最终输出生成的图片和文本最贴切的个体。
模型结构：
DALL-E包括三个独立训练得到的模型：dVAE，Transformer和CLIP，其中dVAE的训练与VAE基本相同，Transformer采用类似GPT-3的生成式预训练方法。
数据集：DALL-E 使用了大规模的图文配对数据集进行训练。这些数据集包含了各种各样的图像及其对应的文本描述，使得模型能够学习到多样化的视觉概念和语言表达。
编码器-解码器结构：模型采用了编码器-解码器架构。文本输入经过编码器处理后，生成一个高维的特征表示。然后，这些特征通过解码器生成相应的图像。
自回归生成：DALL-E 使用自回归的方法生成图像。基于之前生成的部分和输入的文本信息，模型逐步生成图像的每个部分。
zero-shot学习：DALL-E通过在训练过程中学习到的广泛的知识和概念，能够在没有针对特定任务的训练数据情况下直接生成图像。
特点：
多样性：DALL-E能够生成多种风格和内容的图像，展示出强大的创造力和多样性。
灵活性：模型能够理解用户输入的任意文本描述，生成相应的图像。这种灵活性使得DALL-E在艺术创作、设计、广告等领域具有广泛的应用潜力。
高质量生成：生成的图像通常具有较高的清晰度和细节，能够准确反映文本描述中的信息。
概念组合能力：DALL-E 可以将不同的概念结合在一起生成新的图像，例如“一个穿着宇航服的猫”。
总之，DALL-E 的研究展示了深度学习在图像生成领域的巨大潜力，并为未来的研究和应用提供了新的思路。
参考：Zero-Shot Text-to-Image Generationhttps://arxiv.org/pdf/2102.12092
