亞馬遜AIGC全家桶來襲，巨頭AI大亂戰都有什么殺手锏
此前，亞馬遜云科技發布多款AIGC產品，其中包括AI大模型服務Amazon Bedrock、人工智能計算實例Amazon EC2 Trn1n和Amazon EC2 Inf2、自研“泰坦”（Titan）AI大模型、軟件
AI 畫的瑪麗蓮?夢露，倒轉 180° 后，竟然變成了愛因斯坦？！
這是最近在社交媒體上爆火的擴散模型視錯覺畫，隨便給 AI 兩組不同的提示詞，它都能給你畫出來！
哪怕是截然不同的對象也可以，例如一位男子，經過反色處理，就神奇地轉變成一名女子：
就連單詞也能被翻轉出新效果，happy 和 holiday 只在一旋轉間：
原來，這是來自密歇根大學的一項“視覺字謎”新研究，論文一發出就在 Hacker News 上爆火，熱度飆至近 800。
英偉達高級 AI 科學家 Jim Fan 贊嘆稱：
這是我近期見到最酷的擴散模型！
還有網友感嘆稱：
這讓我想到了從事分形壓縮工作的那段經歷。我一直認為它是純粹的藝術。
要知道，創作一幅經過旋轉、反色或變形后呈現出新主題的繪畫作品，怎么也需要畫家對色彩、形狀、空間具備一定的理解能力。
如今連 AI 也能畫出這樣的效果，究竟是如何實現的？實際效果是否有這么好？
我們上手試玩了一番，也探究了一下背后的原理。
Colab 就能直接試玩我們用這個模型繪制了一組 Lowpoly 風格的畫，讓它正著看是一座山，反過來則是城市的天際線。
同時，我們讓 ChatGPT（DALL?E-3）也試著畫了一下，結果除了清晰度高一些之外似乎就沒什么優勢了。
而作者自己展示的效果則更加豐富，也更為精彩。
一座雪后的山峰，旋轉 90 度就變成了一匹馬；一張餐桌換個角度就成了瀑布……
最精彩的還要屬下面這張圖 —— 從上下左右四個角度看，每個方向的內容都不一樣。
（這里先考驗一下各位讀者，你能看出這四種動物分別是什么嗎？）
以兔子為初始狀態，每逆時針旋轉 90 度，看到的依次是鳥、長頸鹿和泰迪熊。
而下面這兩張圖雖然沒做到四個方向每個都有“新內容”，但還是做出了三個不同的方向。
除了旋轉，它還可以把圖像切割成拼圖，然后重組成新的內容，甚至是直接分解到像素級。
風格也是千變萬化，水彩、油畫、水墨、線稿…… 應有盡有。
那么這個模型去哪里能玩呢？
為了能讓更多網友體驗到這個新玩具，作者準備了一份 Colab 筆記。
不過免費版 Colab 的 T4 不太能帶動，V100 偶爾也會顯存超限，要用 A100 才能穩定運行。
甚至作者自己也說，如果誰發現免費版能帶動了，請馬上告訴他。
言歸正傳，第一行代碼運行后會讓我們填寫 Hugging Face 的令牌，并給出了獲取地址。
同時還需要到 DeepFloyd 的項目頁面中同意一個用戶協議，才能繼續后面的步驟。
準備工作完成后，依次運行這三個部分的代碼完成環境部署。
需要注意的是，作者目前還沒有給模型設計圖形界面，效果的選擇和提示詞的修改需要我們手動調整代碼。
作者在筆記中放了三種效果，想用哪個就取消注釋（去掉那一行前面的井號），并把不用的刪除或注釋掉（加上井號）。
這里列出的三種效果不是全部，如果想用其他效果可以手動替換代碼，具體支持的效果有這些：
修改好后要運行這行代碼，然后提示詞也是如法炮制：
修改好并運行后，就可以進入生成環節了，這里也可以對推理步數和指導強度進行修改。
需要注意的是，這里一定要先運行 image_64 函數生成小圖，然后再用后面的 image 變成大圖，否則會報錯。
做個總結的話，我們體驗后的一個感覺是，這個模型對提示詞的要求還是比較高的。
作者也意識到了這一點，并給出了一些提示詞技巧：
△ 機翻，僅供參考
那么，研究團隊是如何實現這些效果的呢？
“糅合”多視角圖像噪聲首先來看看作者生成視錯覺圖像的關鍵原理。
為了讓圖像在不同視角下，能根據不同的提示詞呈現出不同的畫面效果，作者特意采用了“噪聲平均”的方法，來進一步將兩個視角的圖像糅合在一起。
簡單來說，擴散模型（DDPM）的核心，是通過訓練模型將圖像“打碎重組”，基于“噪點圖”來生成新圖像：
所以，要想讓圖像在變換前后，能根據不同提示詞生成不同圖像，就需要對擴散模型的去噪過程進行改動。
簡單來說，就是對原始圖像和變換后的圖像，同時用擴散模型進行“打碎”處理做成“噪點圖”，并在這個過程中將處理后的結果取平均，計算出一個新的“噪點圖”。
隨后，基于這個新的“噪點圖”生成的圖像，就能在經過變換后呈現出想要的視覺效果。
當然，這個變換的圖像處理過程，必須要是正交變換，也就是我們在展示效果中看到的旋轉、變形、打碎重組或反色等操作。
具體到擴散模型的選擇上，也有要求。
具體來說，這篇論文采用了 DeepFloyd IF 來實現視錯覺圖像生成。
DeepFloyd IF 是一個基于像素的擴散模型，相比其他擴散模型，它能直接在像素空間（而非潛在空間或其他中間表示）上進行操作。
這也讓它能更好地處理圖像的局部信息，尤其在生成低分辨率圖像上有所幫助。
這樣一來，就能讓圖像最終呈現出視錯覺效果。
為了評估這種方法的效果，作者們基于 GPT-3.5 自己編寫了一個 50 個圖像變換對的數據集。
具體來說，他們讓 GPT-3.5 隨機生成一種圖像風格（例如油畫風、街頭藝術風），然后再隨機生成兩組提示詞（一個老人、一個雪山），并交給模型生成變換畫。
這是一些隨機變換生成的結果：
隨后，他們也拿 CIFAR-10 進行了一下不同模型間圖像生成的測試：
隨后用 CLIP 評估了一下，結果顯示變換后的效果和變換之前的質量一樣好：
作者們也測試了一下，這個 AI 能經得起多少個圖像塊的“打碎重組”。
事實證明，從 8×8 到 64×64，打碎重組的圖像效果看起來都不錯：
對于這一系列圖像變換，有網友感嘆“印象深刻”，尤其是男人轉變成女人的那個圖像變換：
我看了大概有 10 遍左右。
還有網友已經想把它做成藝術作品掛在墻上了，或是使用電子墨水屏：
但也有專業的攝影師認為，現階段 AI 生成的這些圖像仍然不行：
仔細觀察的話，會發現細節經不起推敲。敏銳的眼睛總是能分辨出糟糕的地方，但大眾并不在意這些。
那么，你覺得 AI 生成的這一系列視錯覺圖像效果如何？還能用在哪些地方？
參考鏈接：
[1]https://news.ycombinator.com/item?id=38477259
[2]https://arxiv.org/pdf/2311.17919.pdf
[3]https://twitter.com/DrJimFan/status/1730253638935920738
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：克雷西 蕭簫
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-2781-0.htmlAI 視覺字謎爆火！夢露轉 180° 秒變愛因斯坦，英偉達高級 AI 科學家：近期最酷的擴散模型
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