千萬別讓富堅義博看到這個_風聞

明敏 蕭簫 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

先來看一段高清版的《清明上河圖》：

你能看出這幅畫與原作的差異嗎？

其實，這是AI續畫的一段《清明上河圖》，一眼望去，這畫面還真是有些真 假 難 辨了。

筆墨色彩幾乎完全復刻了原作。

無論是房屋樹木，還是市集中熙熙攘攘的人羣，AI的筆法都抓到了原作的風格神韻，拼在一起乍一看還真認不出來。

**△**左是原作，右是AI復刻

畫質還是38912×2048像素的那種，能直接把畫面拉大3、4倍看細節。

喏，店鋪裏的小人在幹啥看得一清二楚，體態和衣着也各不相同。

這就是由全華人團隊打造的AI——女媧·無限版 （NUWA INFINITY）。

只要給它喂一些圖片、或是輸入一段文字，它就能進行更細緻的拓展，最終生成一幅完整的高清圖像、甚至是一段流暢視頻。

這是它學習了《清明上河圖》之後，畫出的完整版“大作”。

論文前腳剛上傳到arXiv，推特上就已經引發各路網友狂呼amazing！

還有油管博主光速更新視頻講解。標題直接用上了“超越DALL·E 2”、“4K”的字眼。

除了續畫《清明上河圖》之外，微軟的經典藍天白雲壁紙，經它之手都能變成無限加長版。

還能根據文本提示，在圖像上加不同元素：要光有光，要雪有雪。（這還真是女媧技能了）

相較於當下熱門的DALL·E、Imagen和Parti，女媧無限版支持生成任意大小的高分辨率圖像， 同時還支持生成長視頻。

（沒錯，繼AI續寫小説熱潮之後，現在AI終於也能續畫了）

研究人員表示，他們希望這一模型能夠幫助創作者們提高生產力。

所以，女媧無限版還有什麼大招？

我們一起來看~

風格完美模仿，圖像視頻生成全搞定

總體來看，這個AI女媧無限版是個全能選手，可以挑戰5種高清視覺任務。

分別是：

讓圖像動起來（Image Animation）

根據文本生成視頻（Text-to-Video）

根據文本生成圖像（Text-to-Image）

圖像補全（Image Outpainting）

圖像生成（Image Generation）

先來看讓圖像動起來的效果。

一張靜態的沙灘照片經AI之手後，圖中的海浪都能自然地拍打海岸，層層疊疊彷彿是真實的景色一般。

一句話生成視頻就更讓人驚喜了。

這不，給它一個小豬佩奇原版的視頻，然後再輸入一句話，這位“女媧”就能自己做動畫片了。

這效果完全看不出是AI做的啊，分辨率也達到了1280×1024。甚至都能拿去矇騙小孩子？

（嗯，別讓富堅義博看到這個AI……）

能根據文本搞定視頻，當然圖像也不在話下。

給AI一張風景照，再輸入不同的文本表示，它就能根據需要在照片中加各種元素了。

比如滾滾海浪、羣山環繞、星空、雲彩等，都可搞定。

接下來則是文本圖像生成了。這個任務可以説是DALL·E2、Imagen和Parti的“拿手好戲”，也是這段時間幾大模型battle的核心。

不過從生成效果來看，NUWA-Infinity也同樣“可以一戰”。

△“微軟已加入戰場”

輸入“田野上有房子、天空中有云彩”，女媧無限版立刻呈現出了一張景色優美的照片。

分辨率高達4069×1024，彷彿是拿單反真實拍下的一樣。

最後，就是NUWA-Infinity的核心能力——“續畫”了。

在補充圖像上，這隻AI已經挑戰了不少世界名畫，並且都可以做到幾乎以假亂真。

梵高筆下的星空，它能補充浩瀚深邃的畫面。

筆觸連接的地方十分絲滑，整體畫面的協調感也很高。

莫奈的名作也能信手拈來。

值得一提的是，原畫中人物的影子沿着右下方拉去，AI在補充畫面的時候，還非常聰明地在左邊補充了太陽。

陽光灑在海面上，波光粼粼的細節都畫出來了。

除了世界名畫以外，風景照片同樣也能補全啦。

這效果，彷彿它就在拍照現場，直接把原本的畫面搬了上來。

那麼，NUWA-Infinity究竟是怎麼擁有“續畫”的能力呢？

基於自迴歸的“無限視覺合成”

與DALL·E和Imagen最大的不同在於，NUWA-Infinity在圖像生成上沒有采用擴散模型。

這是因為，擴散模型雖然在圖像生成上效果不錯，但它沒有辦法改變輸出圖像的大小，包括訓練和推理圖像的寬高是被預先定義好的。

因此，為了讓模型學會“續畫”，論文提出了一種基於自迴歸的自迴歸生成模型（autoregressive over autoregressive generation），訓練時將圖像被分成很多個小塊，然後再對每個小塊（patch）分別進行訓練。

不過，如果只對這些patch單獨訓練，容易導致合成圖像時出現“不和諧”的結果，例如把頭髮p到臉上等等。

因此，與一些基於GAN的模型直接對每個patch進行獨立訓練不同，NUWA-Infinity在進行訓練時，有意識地去加強各個patch之間的“依賴性”。

除了對每個patch進行獨立訓練以外，NUWA-Infinity在推理圖像時，還會要求各patch與周圍的patch產生“聯繫”，讓生成的圖像更具有連續效果。

當然，推理出圖像或視頻的步驟，在NUWA-Infinity做不同任務時也不一樣。

由於文本是一維數據，圖像是二維（寬+長）數據，視頻則是三維數據（寬+長+時間），因此NUWA-Infinity在做不同任務時，推理的順序也不同。

例如，在“補全圖像”的過程中，圖像推理是一圈一圈向外生成的；而在文本生成圖像、或是視頻文本生成時，這些推理的順序又有不一樣的變化：

不過，NUWA-Infinity也還有一些侷限性，例如與DALL·E2和Imagen不同的是，它是在特定數據集（清明上河圖、小豬佩奇等）上訓練的。

因此，一方面NUWA-Infinity在更一般的數據集上是否也能表現出這麼好的效果，還有待佐證；

另一方面，在文本生成圖像上，目前作者並沒有將它這一能力與DALL·E2和Imagen等模型進行對比，因此在這一任務上並不能説它是最優秀的，只能説生成圖像大小上減少了一些限制。

作者：代碼在盡力肝了

論文的一作吳晨飛（Chenfei Wu），博士畢業於北京郵電大學，現工作於微軟亞研院。

在北郵讀博期間，他在NeurIPS和ACM Multimedia等頂會上發表過不少與視覺問答（VQA）相關的論文。

**△**圖源北郵計算機學院

共同一作Jian Liang， 來自北京大學。

值得一提的是，去年被ECCV 2022收錄的NUWA論文，也是這兩位作者合作產出的。

此外，來自微軟Azure AI團隊的Xiaowei Hu、Zhe Gan、Jianfeng Wang、Lijuan Wang、Zicheng Liu，以及北大副教授方躍堅也參與了此次研究，通訊作者則是微軟亞研院的高級研究員&研究經理段楠。

對於這項研究本身，有網友調侃：才註冊完DALL·E2測試版就看到這個，快跟不上節奏了……

還有網友大膽想象“有生之年”系列：以這個速度，世紀結束前我們是不是能玩上“可實時生成”的定製VR遊戲了？

但對於研究的效果，也有讀者懷疑是在“吹牛”，因為這次的“無限版”NUWA還並沒有開源。對此作者之一Zhe Gan回應表示：

我們也很想放出代碼，正在努力ing。

此外也有讀者對於AI“續畫”的能力提出了疑問：

對於AI來説，到底是“續”一幅畫難，還是從0生成一個圖像更難？

你覺得呢？

論文地址：https://arxiv.org/abs/2207.09814

項目地址：https://nuwa-infinity.microsoft.com/#/

參考鏈接：[1]https://twitter.com/_akhaliq/status/1549954767585173505

[2]https://twitter.com/zhegan4/status/1549970325705658369

[3]https://scs.bupt.edu.cn/info/1027/1798.htm

[4]https://www.youtube.com/watch?v=_KvGSf1y0MU