本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。

OpenAI刚刚推出的年末新作GLIDE，又让扩散模型小火了一把。

这个基于扩散模型的文本图像生成大模型参数规图像模更小，但生成的图像质量却更高。

于是，依旧是OpenAI出品，论文标题就直接号称“在图像生成上打败GAN”的ADM-G模型也重新进入了大众眼中：

光看Papers with Code上基于I生成mageNet数据集的图像生成模型榜单，从64 x 64到512 x 512分辨率都由这一模型占据榜首：

对比曾号称史上最强图像生成器的BigGAN-deep也不落下风，甚至还能在LSUN和Image王者Net 64 × 64的图像生成效果上达到SOTA。

有网友对此感叹：前几年图像生成领域一直由GAN主导，现在看来，似乎要变成扩散模型了。

加入类别条件的扩散模型

我们先来看看扩散模型的定义。

这是一种新的图不是像生成的方法，其名字中的“扩散”本质上是一个迭代过程。

具体到推理中，就是从一幅完全由噪声构成的图像开始，通过预测每个步骤滤除的噪声，迭代去噪得到一个高质量的样本，然后再逐步添加更多的细节GA。

而OpenAI的这个ADM-G模型，则是在此基础上向图像生成任务中加入了类别条件，形成了一种独特的消融扩散模型。

研究人员分别从以下几个方面做了改进：

基本架构

基于UNet结构做了五点改N？进：

在保持模型大小不变的前提下，增加深度与宽度 增加注意头（Attention Head）数量 在32×32、16×16和8×8的分辨率下都使用注意力机制 使用BigGAN残差块对激活函数进行上采样和下扩散采样 将残差连接（Residual Connections）缩小为原来的1/根号2 类别引导（Classifier Guidance）

在噪声逐步转换到信号的过程中，研究人员引入了一个预先训练好模型的分类网络。

它能够为中间生成图像预测并得到一个标签，也就是可以对生成的图片进行分类。

之后，再基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度，用梯度引导下一步的生成采样。

缩放分类梯度（S最近caling Classifier Gradients）

按超参数缩放分类网络梯度，以此来控制生成图像的多样性和精度。

比如像这样，左边是1.0规模大小的分类网络，右边是10.0大小的分类网络有点，可以看到，右边的生成图像明显类别更加一致：

也就是说，分类网络梯度越高，类别就越一致，精度也越高，而同时多样性也会变小。

生成领域的新热点

目前，这一模型在GitHub上已有近千标星：

而与G火，AN比起来，扩散模型生成的图像还更多样、更复杂。

基于同样的训练数据集时，扩散模型可以生成拥有全景、局部特写、不同角度的图像：

△左：BigGAN-deep 右：ADM

其实，自2020年谷歌发表DD效果PM后，扩散模型就逐渐成为了生成领域的一个新热点，

除了文章中提到的OpenAI的两篇论文之外，还有Semantic Guidence Diffusion、Classifier-Free Di直达ffusion Guidence等多个基于扩散模型设计的生成模型。

扩散模型接下来还会在视觉任务上有哪些新的应用呢，我们来年再看。

论文链接：
https://arxiv.org/abs/2105.05SO233

开源链接：
https://github.com/openai/guided-diffusion

• ·德国下达紧急禁令：禁止Facebook收集WhatsApp用户数据
• ·DeepGEM大模型落地！金域医学联手腾讯、广医一院，用AI精准“读取”癌症基因密码
• ·2021年将利用人工智能提高工业生产率
• ·爱奇艺上线“AI艺人库”惹争议：是降本增效的利器，还是行业“自掘坟墓”？
• ·OpenAI 努力消除 ChatGPT 的政治偏见
• ·标签: 正大种业 襄阳正大 玉米种子 北交所IPO
• ·马斯克：曾就可能的收购接触苹果公司 但库克拒绝会面
• ·标签: 泡泡玛特 拓竹科技 Labubu 3D打印侵权
• ·标签: 西贝 贾国龙 宋宣 品牌公关
• ·两位20岁辍学生打造Turbo AI:500万用户的AI笔记神话
• ·英国：苹果和亚马逊应对电子废弃物负责任
• ·千问AI PPT重大升级:智能体架构赋能，全流程自动化制作
• ·IBM发布Cloud Satellite扩张边缘计算市场
• ·标签: 游戏手机
• ·云计算核心技术Docker教程：Docker Swarm 复制和全局服务运行原理
• ·璋锋瓕瀹挎晫琚�彁鍚嶅姞鍏ュ徃娉曢儴 绉戞妧宸ㄥご鍙嶅瀯鏂��鏆存垨鏇村姞姹规秾