本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。

AI畫畫通用模型，新增一員大將！

由阿里達摩院副院長周靖人等人打造的可控擴散模型Composer，一經發布就小火了一把。

這個模型由50億參數訓練而來，和Stable Diffusion原理不同。

它更進一步把訓練圖像拆解成了多個元素，然后基于這些元素訓練擴散模型，讓它們能夠靈活組合。

由此一來，模型的創造能力就比僅基于圖像大很多。

如果有100張能拆分成8個元素的圖像，那么就能生成一個數量為100的8次方的結果組合。

網友們看了紛紛表示，AI畫畫發展速度也太快了！

團隊表示，模型的訓練和推理代碼都在路上了。

有限手段的無限使用

該框架的核心思想是組合性（compositionality），模型名字就叫做Composer。

觀察到現下很多AI畫畫模型，在細節的可控性上還沒有做到很好，比如準確改變顏色、形狀等。

研究團隊認為，想要實現圖像的可控生成，不能依賴于對模型的調節，重點應該放在組合性上，這種方式可以將圖像的創造力提升到指數級。

引用語言學大師諾姆·喬姆斯基的經典語錄來解釋模型，就是：

有限手段的無限使用。

具體來看，該模型就是將每個訓練圖像拆解成一系列基礎元素，如蒙版圖、草稿圖、文字描述等，用它們來訓練一個擴散模型。

然后讓這些被拆分的元素，在推理階段靈活組合，生成大量新的圖像輸出。

它可以支持多種形式作為輸入。比如文字描述作為全局信息，深度圖和草圖作為局部引導，顏色直方圖為低級細節等。

在保證生成圖像可控的基礎上，作為一個通用框架，該模型還能不用再訓練就可以完成大量經典生成任務。

舉例來看，圖（a）中，最左邊的是原圖，后面4個是通過對Composer不同子集的表示進行調節而生成的新結果。

圖（b）展示的是圖像插值的結果。

圖像重構的話是醬嬸兒的，Composer能夠簡單地改變圖像表示來重新配置圖像，比如草稿圖和分割圖。

還有對圖像的特定部分進行編輯。

比如給蛋糕派換口味、把珍珠耳環少女的臉換成梵高、讓兔子長一張熊貓臉等。

比較經典的圖像生成任務也能挑戰，而且無需再訓練。

團隊表示，現有成果還存在一定局限性，比如在單一條件輸入的情況下，生成效果不是很好。以及輸入不同語義的圖像和文本嵌入時，生成結果會降低對文本嵌入的權重。

而針對AI畫畫模型都需要面對的風險問題，團隊表示為避免被濫用，他們會在公開模型前先創建一個過濾版本。

達摩院副院長帶隊

該研究由阿里及螞蟻團隊完成。

通訊作者為周靖人。

他現任阿里達摩院副院長、阿里云智能CTO，是IEEE Fellow。

2004年于哥倫比亞大學獲得計算機博士學位，后加入微軟擔任研發合伙人。

2015年，周靖人加入阿里巴巴集團，先后負責過達摩院智能計算實驗室、大數據智能計算平臺、搜索推薦事業部等。

論文一作Huang Lianghua同樣來自達摩院，研究方向為擴大模型規模和數據來表示學習和內容生成。

論文地址：?https://arxiv.org/abs/2302.09778?

GitHub地址：??https://github.com/damo-vilab/composer