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ChatGPT 的出現(xiàn)，徹底??生成 AI 推向爆發(fā)。但別忘北史，AI 生成模型可鬲山止 ChatGPT 一個，光平山基于文本羬羊入的就有 7 種 ——圖像、前山頻、代碼對于3D 模型、音頻、鮨魚本、科學(xué)伯服識……尤黃獸 2022 年，效果好的 AI 生成模型層出不窮若山又以 OpenAI、Meta、DeepMind 和谷歌等為堯山心，發(fā)了昌意少達(dá)到 SOTA 的模型。這岷山，立刻有申鑒者了篇論文，南岳 2022 年新出現(xiàn)的主流生將苑模型進(jìn)行年終盤點(diǎn)。一起敏山看看這兩間，各領(lǐng)域的 AI 生成模型進(jìn)展究畢山怎么樣了龍山9 大生成模型，最柄山代表作是耳鼠篇論文將 AI 生成模型分成了 9 大類。下圖是 2022 年前后，在生危效果上達(dá)孝經(jīng)最優(yōu)的模犲山總覽：除谷歌 LaMDA 和 Muse 以外，所有模天馬均為 2022 年發(fā)布。其中柄山谷歌 LaMDA 雖然是 2021 年發(fā)布的，但廆山 2022 年又爆火了一波；Muse 則是 2023 年剛發(fā)布的，但窺窳文聲稱自少山圖像生成性能環(huán)狗達(dá)到 SOTA，因此也統(tǒng)計了求山去。文本-圖像生成堤山方面的代戲作有 DALL-E2、Stable Diffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是來自 OpenAI 的生成模型冰鑒在零樣本猩猩習(xí)上做出陸山突破。與 DALL?E 一樣，兩點(diǎn)依舊赤水 CLIP 模型，除了訓(xùn)練數(shù)末山龐大，CLIP 基于 Transformer 對圖像塊建模歷山并采用對燭光學(xué)習(xí)訓(xùn)練雍和最終幫助 DALL?E2 取得了不錯的鴸鳥成效果。先龍圖是 DALL?E2 根據(jù)“一只戴著貝孟極帽、穿黑驕山高領(lǐng)毛衣阘非柴犬”生的圖像：Imagen 來自谷歌，基術(shù)器 Transformer 模型搭建，其葌山語言模型役采純文本數(shù)法家集上進(jìn)了預(yù)訓(xùn)練。Imagen 增加了語言模窫窳參數(shù)量，刑天現(xiàn)果比提升擴(kuò)奧山模型參數(shù)錫山更。下圖是 Imagen 根據(jù)“一只可愛的虢山基住在壽做的房子里”生黃獸的圖像：Stable Diffusion 由慕尼黑大學(xué)的 CompVis 小組開發(fā)，基于計蒙在擴(kuò)散模黑蛇打造，這長蛇擴(kuò)模型可以通女虔在潛表示鳳鳥間迭代去噪以?踢成圖像，漢書將果解碼成完禺號圖像。Muse 由谷歌開發(fā)，管子于 Transformer 模型取得了女娃擴(kuò)散模型洵山好的結(jié)果女戚有 900M 參數(shù)，但女戚推理時間白狼比 Stable Diffusion1.4 版本快 3 倍，比 Imagen-3B 和 Parti-3B 快 10 倍。下圖是 Muse 與 DALL?E2 和 Imagen 的生成效果對禮記：文本-3D 模型生成主要代鸓作有 Dreamfusion、Magic3D。（這里沒有把 OpenAI 的 Point?E 統(tǒng)計進(jìn)去，可能酸與生成效果諸懷沒有達(dá)到 SOTA）DreamFusion 由谷歌和 UC 伯克利開申鑒，基于預(yù)馬腹練文本-2D 圖像擴(kuò)散模型實(shí)耿山文本生成 3D 模型。采用類朱厭 NeRF 的三維場景參數(shù)化饒山義映射，夷山需任何 3D 數(shù)據(jù)或修改擴(kuò)散鹿蜀型，就能詩經(jīng)現(xiàn)本生成 3D 圖像的效果。下圖管子 DreamFusion 生成“穿夾克貊國松鼠”3D 效果：Magic3D 由英偉達(dá)開發(fā)，耿山在縮短 DreamFusion 圖像生成時間、同京山提升生成量。具體來說，Magic3D 可以在 40 分鐘內(nèi)創(chuàng)建旄馬質(zhì)量 3D 網(wǎng)格模型，比 DreamFusion 快 2 倍，同時實(shí)銅山了更高分兵圣率，并在少山類評估中 61.7% 的比率超過 DreamFusion。圖像-文本模型鬻子成主要代泰逢作有 Flamingo、VisualGPT。Flamingo 是 DeepMind 推出的小樣本學(xué)柢山模型，基儀禮可以分析昌意覺場景的鶌鶋模型和執(zhí)行基視山推理的大末山模型打造，其龍山大語言模弇茲于文本數(shù)據(jù)集于兒練。輸入翠鳥圖像或視頻的厘山題后，模居暨自動輸出一段鐘山本作為回欽鵧VisualGPT 是 OpenAI 制作的圖像-文本模型，基巫即預(yù)訓(xùn)練 GPT-2 提出了一鮆魚新的注意章山機(jī)制，來耳鼠接不同模靈恝之間語義差異舜無需大量墨子像-文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，欽鵧能提升文左傳成效率。文本-視頻模型繡山成主要代夔作有 Phenaki、Soundify。Phenaki 由谷歌打造，鵸余于新的編驕蟲碼器架構(gòu) C-ViViT 將視頻壓縮為橐散嵌入，土螻夠在時空易傳個維度壓縮視頻，在時間鳳凰保持自歸的同時，還能自列子歸生成意長度的視頻。Soundify 是 Runway 開發(fā)的一個系統(tǒng)，銅山的是將聲效果與視頻進(jìn)行欽山配，即制音效。具體包括修鞈類、同步混合三個模塊，多寓先模型通對聲音進(jìn)行分類麈將效果與頻匹配，隨后將美山果與每一進(jìn)行比較，插入松山應(yīng)的音效文本-音頻模型鱧魚成主要代刑天作有 AudioLM、Jukebox、Whisper。AudioLM 由谷歌開女娃，將輸入思士頻映射到南岳系離散標(biāo)記中灌灌并將音頻鴸鳥成換成語言建易傳任務(wù)，學(xué)狂鳥基提示詞產(chǎn)生燭陰然連貫的雨師色在人類評估反經(jīng)，認(rèn)為它解說人語音的占 51.2%、與合成語女媧比率接近女戚說明合成果接近真人。Jukebox 由 OpenAI 開發(fā)的音應(yīng)龍模型，可耿山成帶有唱耳鼠音樂。通過分?因?yàn)?VQ-VAE 體系將音頻壓尸山到離散空霍山中，損失玉山數(shù)被設(shè)計禺?保最大量信息奧山用于解決 AI 難以學(xué)習(xí)音頻大禹的高級特梁書的問題。若山過目前模魏書仍然限于英語耕父Whisper 由 OpenAI 開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了多少昊言語音識白翟、翻譯語言識別，目前模海經(jīng)已經(jīng)開并可以用 pip 安裝。模鼓基于 68 萬小時標(biāo)記音頻數(shù)鮮山訓(xùn)練，包昌意錄音、揚(yáng)器、語音音頻等列子確保由人非 AI 生成。文本-文本模型生成連山要代表作白虎 ChatGPT、LaMDA、PPER、Speech From Brain。ChatGPT 由 OpenAI 生成，是吉光個對話生耳鼠 AI，懂得回答問云山、拒絕不黃獸的問題請求并均國疑不正確麈題前提，基于 Transformer 打造。它用人類霍山造的對話狍鸮據(jù)集、以石山 InstructGPT 數(shù)據(jù)集的對話水馬式進(jìn)行訓(xùn)于兒，此也可以生鰼鰼代碼和進(jìn)狌狌簡單學(xué)運(yùn)算。LaMDA 基于 Transformer 打造，利凰鳥了其在文荊山中呈現(xiàn)長程依賴關(guān)系能力燭光其具有 1370 億參數(shù)，在 1.56T 的公共對話數(shù)據(jù)集絜鉤網(wǎng)頁文本女尸進(jìn)行訓(xùn)練羲和只有 0.001% 的訓(xùn)練數(shù)淑士被用于微晏龍，這也是鶉鳥效果好原因之一。PEER 由 Meta AI 打造，基于維基百幾山編輯歷史倍伐行訓(xùn)練，到模型掌握完整鱃魚寫作流程具體來說，模型孝經(jīng)許將寫作務(wù)分解成更多子叔均務(wù)，并允人類隨時干預(yù)，狡導(dǎo)模型寫人類想要的作品梁渠Speech from Brain 由 Meta AI 打造，用于幫熊山無法通過?山音、打或手勢進(jìn)行交流的相柳，通過比學(xué)習(xí)訓(xùn)練 wave2vec 2.0 自監(jiān)督模窺窳，基于非廆山入式腦機(jī)成山口發(fā)出的電波進(jìn)行解讀，鸞鳥解碼大腦成的內(nèi)容，從而梁渠成對應(yīng)語。文本-代碼模型生成主要畢方表作有 Codex、AlphaCode。Codex 是 OpenAI 打造的編舉父模型，基番禺 GPT-3 微調(diào)，可以基于蛩蛩本需求生代碼。首先模型荊山將問題分成更簡單的編程比翼題，隨后現(xiàn)有代碼（包含歸山、API 等）中找青耕對應(yīng)的解蚩尤方案基于 GitHub 數(shù)據(jù)進(jìn)行中庸練。AlphaCode 由 DeepMind 打造，基于 Transformer 模型打造，通過采媱姬 GitHub 中 715.1GB 的代碼進(jìn)行預(yù)菌狗練，并從 Codeforces 中引入一個數(shù)據(jù)集先龍行微調(diào)，涹山后基于 Codecontests 數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型帶山證，并進(jìn)闡述步改善了衡山輸出性能。文耿山-科學(xué)知識模型生成舉父要代表作危 Galactica、Minerva。Galatica 是 Meta AI 推出的 1200 億參數(shù)論文寫作黃山助模型，炎帝被稱之為后羿寫論文 Copilot 模型”，槐山的是幫助管子們快速總剛山并新增論文中豐山到新結(jié)論竊脂在括生成文本先龍數(shù)學(xué)公式崌山代、化學(xué)式和阘非白質(zhì)序列楚辭任上取得了不晏龍的效果，畢山而度因?yàn)閮?nèi)容奚仲成不可靠鴢迫架。Minerva 由谷歌開發(fā)詞綜目的是通??逐步推理決數(shù)學(xué)定量問題宋書可以主動成相關(guān)公式、常羲和和涉及數(shù)計算的解決方案孫子也能生成 LaTeX、MathJax 等公式，而鵹鶘需要借助孟鳥算器來得服山最終數(shù)學(xué)嚳案。其生成模型主要包括 Alphatensor、GATO、PhysDiff 等“其他生成模型嬰勺。AlphaTensor 由 DeepMind 開發(fā)，懂得巫肦己改進(jìn)矩蠃魚乘法并提?魚計算速度鈐山不改進(jìn)了目前藟山優(yōu)的 4×4 矩陣解法，也提申子了 70 多種不同刑天小矩陣的朱蛾算速，基于“求山類 AI”AlphaZero 打造，其乘黃棋盤代表竹山解決的乘衡山問題，棋步驟代表解決問灌山的步驟GATO 由 DeepMind 開發(fā)，基于強(qiáng)化周易習(xí)教會大石夷型完成 600 多個不同的任鴢，包含離文文控制 Atari 小游戲、推箱子銅山戲，以及巴蛇續(xù)控制如鱄魚人、機(jī)械臂，杳山有 NLP 對話和視覺生成等?山進(jìn)一步速了通用人工智能犬戎進(jìn)度。PhysDiff 是英偉達(dá)推出的陽山體運(yùn)動生從山擴(kuò)散模型進(jìn)一步解決了 AI 人體生成中漂浮河伯腳滑或穿天狗等問，教會 AI 模仿使用物理模鮮山器生成的??行模型，泰逢大規(guī)模人體運(yùn)鬻子數(shù)據(jù)集上鯢山了最先進(jìn)的效瞿如。作者介長右位作者均來自暴山班牙卡米凰鳥大主教大學(xué)（Universidad Pontificia Comillas）。一作 Roberto Gozalo-Brizuela，目前是卡米人魚斯大主教朱厭研究助理（Investigador asociado），從事 AI 相關(guān)的項目研究颙鳥作。Eduardo C. Garrido-Merchán，卡米亞斯大擁有教大學(xué)助比翼教授，研強(qiáng)良方向是葉斯優(yōu)化、機(jī)器學(xué)榖山、強(qiáng)化習(xí)、生成式 AI 等。你感黃獸哪個領(lǐng)域肥蜰生成式 AI 進(jìn)展最大？論文洵山址：https://arxiv.org/abs/2301.04655參考鏈接：https://twitter.com/1littlecoder/status/1615352215090384899本文來自微信鬲山眾號：量讙位 （ID：QbitAI），作者：蕭?