一、背景

        2022年AIGC（AI生成内容）焕发出了勃勃生机，大有元年之势，技术与应用迭代都扎堆呈现。在各种新闻媒体处可以看到诸多关于学术前沿研究，以及相应落地的商用案例。可谓出现了现象级的学术-商业共振。以往学术研究内容离商用一般较远，因为学术研究相应实验数据通常为闭集即固定数据场景，而商业应用则为开集即非固定数据场景（能见到各式各样、甚至乱七八糟的数据）。所以将学术研究内容转化为商业应用的时候，就需要以工匠精神去做产品化设计与迭代，主要目的就是不断提升其可用性以达到商业化标准（避免出现不符预期、甚至乱七八糟的结果）。

        但AIGC领域似乎大大缩短了这一转化进程，尤其以近期短时间内爆火的AI绘画、AI作画类应用为代表。这无疑是人工智能发展至今的巨大胜利时刻，这能建立极强、极快的螺旋式发展迭代循环，商业应用上的不足点能迅速反馈至学术研究侧，学术研究侧的优化改进也能迅速体现到商业应用侧，拉满学术研究能获得的成就感。接下来的篇幅将介绍现有AI绘画、AI作画背后的相应基本原理、应用、以及论文参考文献。更多技术与应用的有趣想法欢迎评论区留言。

二、原理

技术脉络归纳：

        在AI内容生成制作爆火的2022元年，在其基础框架技术部分，技术演进的脉络可以看作是不断寻找更可靠的特征域建模方式，亦可看作是不断寻找更合适的借鸡生蛋方式的过程。原始图像域的特征维度是很高的，直接来建模会有维度灾难的问题。需要不断找到可行的中间域来做对齐：

1.）CLIP可以看作是图像域与文本域特征对齐的大一统技术框架，文本域的原始特征空间跟原始图像域的特征空间比是相对更小的。所以在同等维度特征的表达下，文本相比图像是能更加容易被刻画好的，所以当align文本域特征到图像域特征时，图像域特征表达将无疑得到了更佳的富有语义的监督信号。这样获得更好的效果也就很自然了。

2.）diffusion可以看作是将原始图像域建模转变为噪声域建模的方法。噪声域有两个极大的好处：首先，它的特征空间比原始图像域要小的多，非常容易建模。其次，即使噪声域建模效果没能接近完美，它所呈现出来的差异也是噪声域的差异，而这个噪声差异在图像内容域上对人眼来说往往注意不到。所以从基本原理上来说，diffusion生成的图像细节无疑是会远远优于gan的。

基础技术部分：

        基础技术框架上大致可以分成如下几个标志性的阶段：

a）GAN阶段

        原理摘记，生成与对抗网络图像特征域对齐，示意图如论文[1]中图所示：

b）Transformer阶段

        网络由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成，强力的文本、图像(ViT系列)编码网络框架。示意图如论文[3]中图所示：

c）CLIP阶段

        图像文本域特征对齐。基于文本、视觉transformer encode统一框架，训练阶段4亿文本图像配对数据，训练至少100卡月V100。示意图如论文[4]中图所示：

d）Diffusion阶段

        原始图像特征域对齐转变为图像噪声域对齐。基于参数化马尔科夫链框架实现。示意图如论文[5]中图所示：

演化技术部分：

a）StyleGan

        基于adain思想，额外学习高斯分布到风格空间w的映射，然后风格空间的变量作用于合成网络中。示意图如论文[2]中图所示：

b）DALL-E 1

        网络可理解为VQVAE + Transformer。示意图如论文[6]中图所示：

c） DALL-E 2

        网络可理解为CLIP + Diffusion。示意图如论文[7]中图所示：

d）Stable Diffusion

        网络可理解为VAE + CLIP + Diffusion + Unet，引入LDM等加速手段，显著降低计算复杂度。示意图如论文[8]中图所示：

三、应用

        目前可以看到，诸如文生图、图生图、图像编辑、图像修复、图像拓展等应用功能都已实现，国内的AI绘画特效类应用也结合国风、动漫等风格有了非常广泛的应用，这里面既有大厂也有创业公司等玩家的加入。于此同时，对创意行业设计者来说，AI绘画也正演变为最佳助手，大幅提高创意行业的生产效率。相应应用介绍如下：

1.) Disco Diffusion：CLIP + Diffusion。https://github.com/alembics/disco-diffusion。

2.) Stable Diffusion：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion。

3.) Stable Diffusion 2：显著提升图像质量，采用LAION-5B 58.5亿个图像文本对，增加NSFW做了内容过滤。https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2 。

4.) Imagic : gan DALL-E 2，基于扩散模型的真实图像编辑方法，用文字就能实现真实照片的 PS，比如让一个人竖起大拇指、让两只鹦鹉亲吻。示意图如论文[9]中图所示：

5.) Imagen：更强力的语言模型能获得更逼真的画作效果。相较于视觉部分模型来讲，语言模型size越大带来的画作逼真性越大。示意图如论文[10]中图所示：

6.) DreamBooth: 对输入图像中的主体能进行相应输入文本语义下的内容生成。示意图如论文[11]中图所示：

7.) Midjourney ： https://midjourney.gitbook.io/docs。在美国科罗拉多州举办的艺术博览会，《太空歌剧院》的画作获得数字艺术类别冠军。

四、文献

[1]Gan：https://arxiv.org/abs/1406.2661

[2]StyleGan：https://arxiv.org/abs/1812.04948

[3]Transformer: https://arxiv.org/abs/1706.03762

[4]CLIP：https://arxiv.org/abs/2103.00020

[5]Diffusion：https://arxiv.org/abs/2006.11239

[6]DALL-E 1：https://arxiv.org/abs/2102.12092

[7]DALL-E 2：https://arxiv.org/abs/2204.06125

[8]Stable Diffusion: https://arxiv.org/abs/2112.10752

[9]Imagic：https://arxiv.org/abs/2210.09276

[10]Imagen：https://arxiv.org/abs/2205.11487

[11]DreamBooth：https://arxiv.org/abs/2208.12242

五、应用

        接下来给大家介绍下我们研发的各个域上的开源免费模型，欢迎大家体验、下载（大部分手机端即可体验）：

https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet50_face-detection_retinaface/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet101_face-detection_cvpr22papermogface/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-detection_tinymog/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-detection_ulfd/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-detection_mtcnn/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet_face-recognition_facemask/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_ir50_face-recognition_arcface/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-liveness_flir/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-liveness_flrgb/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_facial-landmark-confidence_flcm/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_vgg19_facial-expression-recognition_fer/summary

https://modelscope.cn/models/damo/cv_resnet34_face-attribute-recognition_fairface/summary