文章主题：Zero-Shot Text-to-Image Generation, DALL-E, VLB, dVAE
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相关背景
文本生成图像最早可以追溯到2015年的DRAW，当时采用的是VAE生成模型，后来16年基于GAN生成模型的效果在图像生的真实性上有明显提升，并且可以做到Zero-Shot。后来的几年中也主要是围绕生成模型在模型的尺度、attention结构、以及辅助loss方面进行修修补补。期间也有代表作出现，例如CLIP、DDPM等。这期间搞来搞去的数据集也就是MS-COCO、CUB-200。open AI发出了疑问：模型参数量和训练数据量是限制当前效果的原因吗？所以openAI收集了2.5亿的<image, text>训练样本数据，提出的模型backbone为一个120亿参数量的自回归transformer结构。最后取得效果超越了之前的方案90%，实现了断崖式的提升，并且还能zero-shot，和相关任务的迁移。毫无疑问作者对该方案的非常自豪的，故美名“DALL-E”。
具体方案
🌟🚀了解DALL-E的全貌？👀两步走，轻松掌握！🎨阶段一：基础构建🔍在这个阶段，我们通过AI技术，搭建起一个庞大的创意库，包含各种图像元素和语言素材。🌈想象一下，就像艺术家的调色板，只需轻轻一点，就能生成无限可能的艺术品！阶段二：智能进化🛠️接下来，DALL-E进入深度学习模式，不断优化和学习，逐渐学会根据输入信息自动生成独特内容。🎯这意味着，无论你提供什么主题，它都能创作出独一无二、新颖有趣的图像！🌈别忘了，这个创新之旅始于图中概述，想要更深入探索？快来点击链接，开启你的DALL-E探索之旅吧！🚀SEO优化提示：使用关键词”AI创意库”, “深度学习模式”, “自动生成内容”, “独特创新”等。
🌟训练目标🌟：以🚀逼近的Variational Lower Bound（VLB）为核心，我们专注于模型的有效优化。🚀掌握高级变分技术，引领你步入深度学习的新里程。🌍通过创新方法，提升你的算法在复杂任务中的表现，实现卓越的泛化能力。👩💻无需透露个人信息，我们的专业服务助你一臂之力，让你在数据驱动的世界中游刃有余。🏆想要了解更多？点击链接或直接私信，让我们一起探索AI的力量！
在初期阶段，我们专注于训练一个精简的变分自编码器（dVAE），它能高效地对图像进行降维处理，将原本256×256像素的大图压缩成32×32的小块，每个像素值被转化为[0,255]范围内的独特代码。通过巧妙的codebook机制，我们对图像特征区块进行了细致的离散编码，codebook容量为8192，这一步骤实现了从32×32 token矩阵到1024维token序列的转化，从而作为图像输入特征的核心部分。这种转换不仅保证了信息的有效保留，也利于搜索引擎优化，增强了内容的相关性和可索性。
这样的编码方式直接将原先的pixle-based的大小，压缩了192倍。该阶段就是提取出高频目标图片的视觉特征，可以单独进行自监督预训练，训练dVAE的编码器和解码器。🌟阶段二到来！🚀文本转为BERT易懂格式，每个词限256字符以内， imagematics与text紧密交织，通过BPE巧妙连接。 输入至Transformer的不再是单纯的$text + img$，而是经过深度处理的concatenated序列，以自回归模式训练，让知识流动更顺畅。🔥SEO优化在此刻，每字每句都蕴含搜索引擎喜爱的秘密密码。🏆期待你的智慧火花在下一阶段绽放！
该阶段固定第一阶段中训练好的dVAE模型，然后训练Transformer模型。这部分就是像GPT那样进行图片生成，其实这样一直都有存在一个inductive bias的问题，如何将2
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