没想到，OpenAI刚公布DALL·E，就已经有人在复现了。

虽然还是个半成品，不过大体框架已经搭建好了，一位第三方作者Philip Wang正在施工中。

DALL·E是前两天刚公布的文字转图像网络框架，目前只公布了项目结果，甚至连官方论文都还没出。

论文还没出，就开始复现了

论文复现的依据，来自一位叫做Yannic Kilcher的博主制作的油管视频。

他在视频中，对DALL·E的原理结构进行了猜测。

他表示，这些猜测并不代表真实情况，也许DALL·E的论文出来后，会颠覆他的预想。

Yannic认为，DALL·E应该是VQ-VAE模型、和类似于GPT-3的语言模型的结合。

GPT-3这类语言模型，有着非常强大的语言建模能力，可以对输入的文字描述进行很好的拆分理解。

而VAE模型，则是一种强大的图像生成Transformer，在训练完成后，模型会去掉编码器（encoder）的部分，只留下解码器，用于生成图像。

将二者结合的话，就能像下图中的那个小方块一样，将输入的各种物体，根据理解的文字，结合成具有实际意义的一幅画面。

例如，输入人、太阳和树，模型就能输出“太阳下，树底坐着一个人”所描绘的图像。

要怎么实现？

先简单分析一下VQ-VAE的模型原理。

与VAE相似，这也是一个Transformer结构的模型，编码器对图像进行编码后，将编码数据送入隐空间，解码器再从隐空间中，对图像进行重构。

相比于VAE，VQ-VAE隐变量的每一维都是离散整数，也就是说，它的隐空间其实是一个编码簿（codebook），包含提取出的各种向量信息。

在DALL·E里，这个编码簿，本质上可以等价为一个词汇表（vocabulary）。

这个词汇表，专门用来存储对图像的各种描述。

对输入图像进行编码时，本质上是将图像分成各种像素块。

期间，会产生各种各样的图像信息。

假设天蓝色的格子，包含“天空”的描述信息，那么在重建时，解码器读取到“天空”信息，就会分配顶端的一系列像素，用来生成天空。

在完成VQ-VAE的训练后，模型就得到了一个只有解码器看得懂的编码簿。

届时，将由类似于GPT-3的语言模型，对输入的文字进行解码，转换成只有编码簿才能看懂的向量信息。

然后，编码簿会将这些信息进行排序，依次列出每个像素块应该生成的数据，并告诉解码器。

解码器会合成这些像素数据，得到最终的图像。

为了实现这样的目标，既要对类似于GPT-3的语言模型进行训练，也要提前对VQ-VAE模型进行预训练。

而且，还需要对二者融合后的模型进行训练。

这位作者复现的DALL·E，也是依据这个视频解析的原理复现的。

有关项目本身

目前，DALL·E的复现项目还没有完成，作者仍然在加工中（WIP），不过已经有700多个Star。

作者希望写出一个PyTorch版本的DALL·E，现在的框架中，已经包含了VAE的训练、CLIP的训练，以及VAE和CLIP融合后的模型预训练。

此外，还包括DALL·E的训练、和将预训练VAE模型融合进DALL·E模型中的部分。

上述模块训练完成后，就能用DALL·E来做文字生成图像了。

目前，作者正在进行DALL·E模块部分的代码复现。

作者承诺，完成DALL·E的部分后，会把CLIP模型也一起补上。

作者介绍

Philip Wang，本硕毕业于康奈尔大学，博士毕业于密歇根大学医学院。

他的研究兴趣是AI（深度学习方向），以及医疗健康，目前GitHub上已有1.7k个followers。

关于DALL·E本身，视频解析博主Yannic也表示，之所以能取得这么好的效果，并不全是因为模型设计。

DALL·E，极可能也像GPT-3一样，用了样本量庞大的数据集，来对模型进行训练。

网友表示，难以想象训练这个玩意所用的GPU数量，气候又要变暖了。

所以要想完全复现这个项目，最难的其实是硬件部分？（手动狗头）

项目地址：
https://github.com/lucidrains/DALLE-pytorch

DALL·E视频解析：
https://www.youtube.com/watch?v=j4xgkjWlfL4

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