Google Brain發表了最新圖像生成人工智慧研究，提出一種稱為Imagen的人工智慧系統，可透過解析使用者的文字輸入，創建出寫實的圖像，與當前其他先進的圖像生成演算法，諸如VQ-GAN、LDM和DALL-E 2比較，人類皆傾向覺得Imagen所產生的圖像更真實，也更符合輸入的文字敘述。
Imagen為文字生成圖像擴散模型（Diffusion Model），能夠深度理解文字的意義，並且輸出如照片寫實的圖像。Imagen建立在大型Transformer語言模型之上，因此擁有強大的文字理解能力，並且仰賴擴散模型生成高傳真圖像。
研究人員提到，他們發現像是T5這類，經過純文字語料庫預訓練過的通用大型語言模型，在圖像合成的文字編碼上非常有效。藉由增加Imagen中語言模型的大小，就可以提高樣本真實度，以及圖像與文字描述的一致性，比起增加擴散模型大小還有效。
Imagen雖然沒有在COCO（Microsoft Common Objects in Context）資料集中訓練過，但可獲得目前最低的7.27 FID分數（越低越好），而且人類評估者也發現，在圖像和文字一致性上，Imagen樣本與COCO資料集相當。
Google還利用DrawBench基準測試，來進一步評估Imagen文字生成圖像的能力，DrawBench是一個在文字生成圖像領域，更全面也更具挑戰性的基準測試。藉由將Imagen與VQ-GAN、LDM和DALL-E 2演算法一起，進行空間關係、長篇文字和罕用字等系統性測試，並由人工評估演算法的圖像與文字一致性，還有圖像的真實性。
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由下圖可見，無論是在圖像與文字的一致性（Alignment），還是圖像真實性（Fidelity），人類普遍認為Imagen表現的比VQ-GAN、LDM與DALL-E 2更好。
Google暫不對外開放Imagen，並把未來工作放在解決開放的挑戰與限制上，研究人員提到，雖然他們已經過濾了訓練資料集，並且採用不當內容LAION-400M資料集，來避免模型產生有害的內容，但是因為Imagen仰賴使用未經過濾的網路資料，所訓練出來的文字編碼器，因此Imagen仍可能存在一些有害刻板印象。
另外，當前人們對於圖像生成文字，以及圖像標記模型做了大量的審查工作，以避免產生社會偏見，但是文字到圖像模型的社會偏見評估工作相對較少，Google研究人員經過內部評估，已發現Imagen存在一些社會和文化偏見，像是整體來說，圖像人物的膚色偏淺，對職業的描繪，也更傾向西方性別刻板印象。
因此即便Imagen的能力強大，但目前Google仍不打算開源Imagen的程式碼，也不提供公開展示，原因在於文字生成圖像模型的下游應用非常多樣，且可能以複雜的形式影響社會，考慮到潛在的風險，Google暫不對外開放Imagen，直到開發人員建立起負責任的外部框架，來平衡無限制開放所帶來的風險。
https://www.ithome.com.tw/news/151126
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