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Transformer再胜Diffusion！谷歌发布新一代文本-图像生成模型Muse：生成效率提升十倍

最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型，没有采用当下大火的扩散（diffusion）模型，而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能，相比扩散或自回归（autoregressive）模型，Muse模型的效率也提升非常多。

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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf

项目链接：https://muse-model.github.io/

Muse以masked modeling任务在离散token空间上进行训练：给定从预训练的大型语言模型（LLM）中提取的文本嵌入，Muse的训练过程就是预测随机masked掉的图像token。

与像素空间的扩散模型（如Imagen和DALL-E 2）相比，由于Muse使用了离散的token，只需要较少的采样迭代，所以效率得到了明显提高；

与自回归模型（如Parti）相比，由于Muse使用了并行解码，所以效率更高。

使用预训练好的LLM可以实现细粒度的语言理解，从而转化为高保真的图像生成和对视觉概念的理解，如物体、空间关系、姿态、cardinality等。

在实验结果中，只有900M参数的Muse模型在CC3M上实现了新的SOTA性能，FID分数为6.06。

Muse 3B参数模型在zero-shot COCO评估中实现了7.88的FID，同时还有0.32的CLIP得分。

Muse还可以在不对模型进行微调或反转（invert）直接实现一些图像编辑应用：修复（inpainting）、扩展（outpainting）和无遮罩编辑（mask-free editing）。

Muse模型

Muse模型的框架包含多个组件，训练pipeline由T5-XXL预训练文本编码器，基础模型（base model）和超分辨率模型组成。

1. 预训练文本编码器

与之前研究中得出的结论类似，研究人员发现利用预训练的大型语言模型（LLM）有利于提升高质量图像的生成结果。

比如从语言模型T5-XXL中提取的嵌入（embedding）带有关于物体（名词）、行动（动词）、视觉属性（形容词）、空间关系（介词）以及其他属性（如卡片性和组成）的丰富信息。

所以研究人员提出假设（hypothesis）：Muse模型学会将LLM嵌入中的这些丰富的视觉和语义概念映射到生成的图像上。

最近也有一些工作已经证明了，由LLM学习到的概念表征与由视觉任务训练的模型学习的概念表征大致上是可以「线性映射」的。

给定一个输入的文本标题，将其传递给冻结参数的T5-XXL编码器，可以得到一个4096维的语言嵌入向量，然后将这些向量线性地投射到Transformer模型（base和超分辨率）的hidden size维度上。

2. 使用VQGAN进行Semantic Tokenization

VQGAN模型由一个编码器和一个解码器组成，其中的量化层（quantization layer）将输入图像映射成来自一个学习过的codebook的token序列。

然后完全用卷积层建立编码器和解码器，以支持对不同分辨率的图像进行编码。

编码器中包括几个下采样块来减少输入的空间维度，而解码器中则是有相应数量的上采样块来将latents映射回原始图像大小。

研究人员训练了两个VQGAN模型：一个是下采样率f=16，模型在256×256像素的图像上获得基本模型的标记，从而得到空间尺寸为16×16的标记；另一个是下采样率f=8，在512×512的图像上获得超分辨率模型的token，相应的的空间尺寸为64×64。

编码后得到的离散token可以捕捉图像的高层次语义，同时也可以消除低层次的噪声，并且根据token的离散性可以在输出端使用交叉熵损失来预测下一阶段的masked token

3. Base Model

Muse的基础模型是一个masked Transformer，其中输入是映射的T5嵌入和图像token.

研究人员将所有的文本嵌入设置为unmasked，随机mask掉一部分不同的图像token后，用一个特殊的[MASK]标记来代替原token.

然后将图像token线性地映射到所需的Transformer输入或hidden size维度的图像输入embedding中，并同时学习2D position embedding

和原始的Transformer架构一样，包括几个transformer层，使用自注意块、交叉注意力块和MLP块来提取特征。

在输出层，使用一个MLP将每个masked图像嵌入转换为一组logits（对应于VQGAN codebook的大小），并以ground truth的token为目标使用交叉熵损失。

在训练阶段，基础模型的训练目标为预测每一步的所有msked tokens；但在推理阶段，mask预测是以迭代的方式进行的，这种方式可以极大提高质量。

4. 超分辨率模型

研究人员发现，直接预测512×512分辨率的图像会导致模型专注于低层次的细节而非高层次的语义。

使用级联模型（cascade of models）则可以改善这种情况：

首先使用一个生成16×16 latent map（对应256×256的图像）的基础模型；然后是一个超分辨率模型，将基础latent map上采样为64×64（对应512×512的图像）。其中超分辨率模型是在基础模型训练完成后再进行训练的。

如前所述，研究人员总共训练了两个VQGAN模型，一个是16×16潜分辨率和256×256空间分辨率，另一个是64×64潜伏分辨率和512×512空间分辨率。

由于基础模型输出对应于16×16 latent map的token，所以超分辨率模块学会了将低分辨率的latent map 「翻译」成高分辨率的latent map，然后通过高分辨率的VQGAN解码，得到最终的高分辨率图像；该翻译模型也是以类似于基础模型的方式进行text conditioning和交叉注意力的训练。

5. 解码器微调

为了进一步提高模型生成细节的能力，研究人员选择通过增加VQGAN解码器的容量，添加更多的残差层（residual layer)和通道的同时保持编码器的容量不变。

然后对新的解码器进行微调，同时保持VQGAN编码器的权重、codebook和Transformers（即基础模型和超分辨率模型）不变。这种方式能够提高生成图像的视觉质量，而不需要重新训练任何其他的模型组件（因为视觉token保持固定）。

可以看到，经过微调的解码器以重建更多更清晰的细节。

6. 可变掩码率(Masking Rate)

研究人员使用基于Csoine scheduling的可变掩码率来训练模型：对于每个训练例子，从截断的arccos分布中抽出一个掩码率r∈[0，1]，其密度函数如下.

掩码率的期望值为0.64，也就是说更偏向于选择更高的掩码率，使得预测问题更加困难。

随机的掩码率不仅对并行采样方案至关重要，而且还能实现一些零散的、开箱即用的编辑功能。

7. Classifier Free Guidance（CFG）

研究人员采用无分类指导（CFG）来提高图像的生成质量和文本-图像对齐。

在训练时，在随机选择的10%的样本上去除文本条件，注意力机制降为图像token本身的自注意力。

在推理阶段，为每个被mask的token计算一个条件logit lc和一个无条件logit lu，然后通过从无条件logit中移出一个量t作为指导尺度，形成最终的logit lg：