AIGC时代，大模型微调如何发挥最大作用？

Posted 2023-04-25 郭新晨

https://blog.csdn.net/weixin_42010722/article/details/129378983

昆仑天工AIGC——基于Stable Diffusion的多语言AI作画大模型测评

文章目录

• • 1. AIGC
  • 2. 技术背景
  • • 2.1. Stable Diffusion
    • • 2.1.1. 图像感知压缩（Perceptual Image Compression）
      • 2.1.2. 隐扩散模型（Latent Diffusion Models）
      • 2.1.3. 条件机制（Conditioning Mechanisms）
    • 2.2. Chinese-CLIP
  • 3. 昆仑天工AIGC
  • • 3.1. 模型贡献和展望
    • 3.2. 性能对比
    • 3.3. 效果展示
  • 4. 小结

1. AIGC

今年掀起了一股AI 艺术的创作热潮，随着Stable Diffusion的出现，人工智能生成内容模型（Artificial Inteligence Generated Content，AIGC）终于接近了商用化标准，然而目前可用的AIGC模型都需要在英文场景下使用。在这样的背景下，昆仑天工针对AIGC模型在中文领域劣势结合Chinese-CLIP模型推出了全系列的AIGC大模型，AI生成能力覆盖图像、音乐、编程、文本等全模态领域。

2. 技术背景

2.1. Stable Diffusion

Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。

它包含三个模块：感知压缩、扩散模型和条件机制。

2.1.1. 图像感知压缩（Perceptual Image Compression）

图像感知压缩通过VAE自编码模型对原图进行处理，忽略掉原图中的高频细节信息，只保留一些重要、基础的特征。该模块并非必要，但是它的加入能够大幅降低训练和采样的计算成本，大大降低了图文生成任务的实现门槛。

基于感知压缩的扩散模型的训练过程有两个阶段：（1）训练一个自编码器；（2）训练扩散模型。在训练自编码器时，为了避免潜在表示空间出现高度的异化，作者使用了两种正则化方法，一种是KL-reg，另一种是VQ-reg，因此在官方发布的一阶段预训练模型中，会看到KL和VQ两种实现。在Stable Diffusion中主要采用AutoencoderKL这种正则化实现。

具体来说，图像感知压缩模型的训练过程如下：给定图像$x\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times 3}$，我们先利用一个编码器$\epsilon$来将图像从原图编码到潜在表示空间（即提取图像的特征）$z=\epsilon (x)$，其中$z\in {\mathbb{R}}^{h\times w\times c}$。然后，用解码器从潜在表示空间重建图片$\tilde{x}=\mathcal{D}(z)=\mathcal{D}(\epsilon (x))$。训练的目标是使$x=\tilde{x}$。

2.1.2. 隐扩散模型（Latent Diffusion Models）

扩散模型（DM）从本质上来说，是一个基于马尔科夫过程的去噪器。其反向去噪过程的目标是根据输入的图像$x_t$去预测一个对应去噪后的图像$x_{t+1}$，即 $x_{t+1}={ϵ}_t(x_t,t),t=1,...,T$。相应的目标函数可以写成如下形式：$$L_{DM}={\mathbb{E}}_{x,ϵ\sim \mathcal{N}(0,1),t}=[||ϵ-{ϵ}_{\theta }(x_t,t)|{|}_2^2]$$这里默认噪声的分布是高斯分布$\mathcal{N}(0,1)$，这是因为高斯分布可以应用重参数化技巧简化计算；此处的$x$指的是原图。

而在潜在扩散模型中（LDM），引入了预训练的感知压缩模型，它包括一个编码器 $\epsilon$ 和一个解码器 $\mathcal{D}$。这样在训练时就可以利用编码器得到$z_t=\epsilon (x_t)$，从而让模型在潜在表示空间中学习，相应的目标函数可以写成如下形式：$$L_{LDM}={\mathbb{E}}_{\epsilon (x),ϵ\sim \mathcal{N}(0,1),t}=[||ϵ-{ϵ}_{\theta }(z_t,t)|{|}_2^2]$$

2.1.3. 条件机制（Conditioning Mechanisms）

条件机制，指的是通过输入某些参数来控制图像的生成结果。这主要是通过拓展得到一个条件时序去噪自编码器（Conditional Denoising Autoencoder，CDA）${ϵ}_{\theta }(z_t,t,y)$来实现的，这样一来我们就可通过输入参数$y$ 来控制图像生成的过程。

具体来说，论文通过在UNet主干网络上增加cross-attention机制来实现CDA，选用UNet网络是因为实践中Diffusion在UNet网络上效果最好。为了能够从多个不同的模态预处理参数$y$，论文引入了一个领域专用编码器（Domain Specific Encoder） ${\tau }_{\theta }$，它将$y$映射为一个中间表示 ${\tau }_{\theta }(y)\in {\mathbb{R}}^{M\times d_r}$，这样我们就可以很方便的将$y$设置为各种模态的条件（文本、类别等等）。最终模型就可以通过一个cross-attention层映射将控制信息融入到UNet的中间层，cross-attention层的实现如下：$$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^{\top }}{\sqrt{d}})\cdot V$$$$Q=W_Q^{(i)}\cdot {\phi }_i(z_t),K=W_K^{(i)}\cdot {\tau }_{\theta }(y),V=W_V^{(i)}\cdot {\tau }_{\theta }(y)$$其中${\phi }_i(z_t)\in {\mathbb{R}}^{N\times d_{ϵ}^{AIGC落地门槛被打下来了：硬件预算一口气降至1/46，低成本上手Stable\; Diffusion2.0，一行代码自动并行...}}$

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