AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是一種基于人工智能技術生成内容的方法，它在圖像生成領域有廣泛的應用。圖像生成是指通過計算機算法和模型生成新的圖像，這些圖像可能是完全虛構的、藝術創作的、或者是根據現有圖像進行修改和增強的。下圖的人物則是由圖像生成技術生成的假人臉，也就是世界上完全不存在的人臉。
一、技術發展方向介紹
人工智能生成圖像的技術方向主要包括基于規則、基于生成對抗網絡（GANs）、基于變分自編碼器（VAEs）、擴散過程生成模型（diffusion）等幾個方面。
1. 流模型（Flow）
Flow模型是一種用于模組化機率分布和生成樣本的生成模型。它通過定義一系列可逆的變換來實作從一個已知分布（例如高斯分布）到目标分布的映射。
在Flow模型中，生成過程是通過将輸入樣本通過一系列可逆變換來生成目标樣本。每個可逆變換包含一個前向傳播函數和一個反向傳播函數。前向傳播函數将輸入樣本映射到另一個空間，而反向傳播函數将映射後的樣本逆向映射回原始空間。這樣，通過連續應用多個可逆變換，就可以逐漸地将輸入樣本映射到目标分布中，進而實作樣本的生成。
2. 生成對抗網絡（GANs）
GAN是一種深度學習模型，它由一個生成器和一個判别器組成。其中，生成器的目标是生成逼真的圖像，而判别器的目标是盡可能準确地判斷真實圖像和生成圖像。生成器和判别器在對抗的過程中不斷優化自身，最終達到一個平衡狀态，生成器能夠生成逼真的圖像。
GAN最常見的應用是圖像生成，尤其是生成逼真的人臉圖像。例如，StyleGAN是一種GAN的改進版本，它可以生成高品質、多樣化的人臉圖像。StyleGAN在遊戲、虛拟現實、電影等領域得到了廣泛的應用。
3. 變分自編碼器（VAEs）
GAN是一種深度學習模型，它由一個生成器和一個判别器組成。其中，生成器的目标是生成逼真的圖像，而判别器的目标是盡可能準确地判斷真實圖像和生成圖像。生成器和判别器在對抗的過程中不斷優化自身，最終達到一個平衡狀态，生成器能夠生成逼真的圖像。
GAN最常見的應用是圖像生成，尤其是生成逼真的人臉圖像。例如，StyleGAN是一種GAN的改進版本，它可以生成高品質、多樣化的人臉圖像。StyleGAN在遊戲、虛拟現實、電影等領域得到了廣泛的應用。
4. 擴散生成模型（diffusion）
擴散過程生成模型是一種生成模型，它可以模拟随機過程，進而生成高品質的圖像。該模型使用了一個反向擴散方程，通過多次疊代來生成圖像。每次疊代，圖像中的每個像素都會擴散一些噪聲，并在下一次疊代中逐漸消失。
擴散過程生成模型最常見的應用是圖像生成和修複。例如，DDIM是一種基于擴散過程生成模型的圖像生成方法，它可以生成高品質的自然圖像。另一個例子是Noise2Self，它使用擴散過程生成模型來恢複噪聲圖像。
各個技術方向之間各有優缺點，基于Flow的生成模型由于生成過程可逆，生成樣本的速度較快，但是計算複雜度高，有很多限制限制。GANs生成的圖像逼真度高，但是有可能存在模式崩潰等問題。VAEs生成的圖像通常更加平滑，但是可控性較弱。Diffusion模型則可以用于圖像生成和修複，也可以解決某些噪聲圖像的恢複問題。它的優點在于可以生成高品質的圖像，并且具有良好的圖像重建能力。但其缺點在于疊代次數較多，計算成本較高，且需要精細調參。
二、應用場景和技術變種
AIGC在圖像生成領域中能夠模拟和學習現實世界中的圖像特征，并生成逼真、具有創造性的圖像内容。比如：
1. 圖像修複和增強：AIGC可以根據輸入的圖像，自動修複或增強圖像的品質。它可以修複損壞的圖像、去除噪聲、調整亮度和對比度、改變顔色等，使圖像看起來更加清晰和美觀。
2. 藝術創作和風格轉換：AIGC可以通過學習藝術作品的風格和特征，生成新的藝術創作。它可以将一幅圖像轉換成具有不同藝術風格的圖像，例如将一張照片轉換成油畫風格或印象派風格的圖像。
3. 圖像生成和合成：AIGC可以生成完全虛構的圖像，包括人物、風景、物體等。它可以生成逼真的人臉圖像、虛拟場景、角色設計等，為遊戲、電影和虛拟現實等領域提供内容生成的解決方案。
4. 圖像編輯和轉換：AIGC可以通過修改圖像的特定屬性或進行内容轉換，實作圖像編輯的功能。例如，它可以将一張夏季風景的圖像轉換成冬季風景，或者将一張人物照片中的發型和服裝進行修改。
AIGC在圖像生成方向不僅可以用于實作圖像修複和增強，還可以創造出新穎的藝術作品、生成逼真的虛拟圖像，以及進行圖像編輯和轉換，為各種領域提供了豐富多樣的内容生成能力。
AI生成圖像的技術方向包括Flow、GAN、VAE和Diffusion生成模型等。每種技術都有其特定的應用場景和優缺點。選擇适當的技術需要根據實際應用情況進行綜合考慮。
選擇适當的AI生成圖像技術需要結合具體應用場景和實際需求進行綜合考慮。以下是對每種技術變種的簡要分析和舉例說明：
1、Flow模型：它是通過學習資料的機率密度函數來進行樣本生成和機率推斷。雖然原始的Flow模型是基于可逆變換的，但在實際應用中，有一些變種和改進的Flow模型出現。以下是一些常見的Flow模型的變種和應用：
- Real NVP (Real-valued Non-Volume Preserving): Real NVP是Flow模型的一種變種，它使用了可逆變換，并且特别适用于處理實值資料。它通過将輸入分為兩個子集，其中一個子集用于參數化變換，另一個子集用于選擇變換的應用位置。Real NVP在圖像生成、圖像重建和密度估計等任務中表現出色。
- Glow (Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions): Glow是一種基于可逆1x1卷積的Flow模型，它在Real NVP的基礎上進一步改進。它使用了可逆1x1卷積層來增加模型的表達能力，并且能夠處理更大尺寸的圖像。Glow在高分辨率圖像生成和圖像生成任務中具有出色的性能。
- Neural Autoregressive Flow (NAF): NAF是一種基于神經網絡自回歸模型和Flow模型的結合，它利用自回歸模型的順序生成特性來定義可逆變換。NAF使用逐漸生成的方式，每一步都通過神經網絡生成一個随機變量，并将其與先前的随機變量組合成下一步的輸入。NAF在圖像生成、文本生成和序列模組化等任務中具有應用潛力。
- Variational Inference with Normalizing Flows (VINF): VINF是将Flow模型與變分推斷相結合的方法，用于近似後驗分布的推斷。它使用Flow模型來定義一個可逆變換，将先驗分布變換為近似的後驗分布。VINF在機率推斷、生成模型和變分自編碼器等領域中具有應用潛力。
2、GAN（Generative Adversarial Network）：它是由生成器網絡和判别器網絡組成，通過對抗訓練的方式實作生成樣本的能力。除了傳統的GAN模型外，還有一些變種和擴充的模型，以及各種應用場景。以下是一些常見的GAN模型的變種和應用：
- Conditional GAN (CGAN): CGAN是對标準GAN的擴充，它引入了條件資訊，使模型能夠生成特定條件下的樣本。這在生成有條件的圖像、文本生成和圖像編輯等任務中非常有用。
- Wasserstein GAN (WGAN): WGAN是對GAN的改進，通過引入Wasserstein距離來替代原始GAN的JS散度，解決了GAN訓練過程中的訓練不穩定和模式崩潰等問題。WGAN在生成高品質樣本和訓練穩定性方面表現出色。
- CycleGAN: CycleGAN是一種用于圖像轉換的GAN模型，它可以在兩個不同領域之間進行無監督的圖像轉換。它通過引入循環一緻性損失來實作圖像的轉換，例如将馬轉換成斑馬、将夏季景色轉換成冬季景色等。
- StyleGAN: StyleGAN是一種用于生成逼真圖像的GAN模型，它引入了Style-Based Generator架構，使得生成的圖像具有高度的逼真性和可控的樣式特征。StyleGAN在圖像生成、圖像編輯和人臉合成等任務中取得了顯著的成果。
- ProgressiveGAN: ProgressiveGAN是一種漸進式訓練的GAN模型，它通過逐漸增加生成器和判别器的複雜性來提高模型的穩定性和生成品質。它在生成高分辨率圖像和細節保留方面具有優勢。
3、VAE（Variational Autoencoder）：它結合了自動編碼器和變分推斷的思想。除了傳統的VAE模型外，還有一些變種和擴充的模型，以及各種應用場景。以下是一些常見的VAE模型的變種和應用：
- Conditional VAE (CVAE): CVAE是對标準VAE的擴充，它引入了條件資訊，使模型能夠根據給定條件生成特定類别的樣本。這在生成有條件的圖像、文本生成和圖像修複等任務中非常有用。
- β-VAE (Beta-VAE): β-VAE是對标準VAE的改進，通過調整重構誤差和KL散度之間的權重參數β，可以控制潛在表示的連續性和獨立性。β-VAE在學習可解釋的表示和對抗因果關系等任務中具有應用潛力。
- VQ-VAE (Vector Quantized VAE): VQ-VAE通過使用離散的潛在表示，即向量量化（Vector Quantization），來改進VAE的生成品質和表示能力。它在圖像生成、音頻合成和自監督學習等領域中表現出色。
- Adversarial Variational Bayes (AVB): AVB是将GAN的思想與VAE相結合的模型。它引入了判别器網絡來評估潛在表示的品質，并通過對抗訓練提高生成樣本的品質。AVB在生成高品質樣本和潛在表示學習中具有應用潛力。
- Disentangled Variational Autoencoder (DVAE): DVAE旨在學習具有解釋性和可控因素的潛在表示。它通過引入額外的正則化項或特定的模型結構來促進潛在表示的分離和可解釋性。DVAE在因果推理、圖像編輯和生成可控樣本等任務中具有應用價值。
4、Diffusion模型：它通過逐漸疊代地添加噪聲來生成樣本。在實際應用中，一些變種和改進的Diffusion模型被提出。以下是一些常見的Diffusion模型的變種和應用：
- Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM): DDPM是Diffusion模型的一種變種，它利用疊代添加噪聲的方式來模組化資料的機率分布。DDPM引入了一組噪聲水準，每個水準對應一個疊代步驟，通過最小化噪聲後樣本與真實樣本之間的誤差來訓練模型。DDPM在圖像生成、圖像修複和圖像去噪等任務中取得了良好的效果。
- Score-Based Diffusion Models: Score-Based Diffusion Models是一類基于梯度的Diffusion模型，它們通過估計資料分布的梯度來進行樣本生成。這些模型利用梯度的資訊來指導噪聲的添加過程，進而生成更高品質的樣本。Score-Based Diffusion Models在圖像生成和圖像修複等任務中具有應用潛力。
- Continuous-Time Diffusion Models: Continuous-Time Diffusion Models是一種對Diffusion模型的改進，它引入了連續時間的概念，使模型能夠在連續時間下進行樣本生成。這種模型将噪聲逐漸添加到樣本中，并通過最小化噪聲後樣本與真實樣本之間的差異來訓練模型。Continuous-Time Diffusion Models在圖像生成和樣本插值等任務中表現出色。
- Latent Diffusion Models: Latent Diffusion Models是一種将Diffusion模型與潛在空間模組化相結合的方法。它在潛在空間中模組化樣本的分布，并通過将噪聲逐漸添加到潛在變量中來生成樣本。Latent Diffusion Models在生成高品質樣本和潛在表示學習等任務中具有潛力。
綜合來看，各種生成圖像的技術都有自己的優點和局限性，在不同的應用場景中需要選擇适合的技術。Flow模型适用于圖像生成和合成，特别是在高分辨率圖像的生成和動态圖像合成等領域具有較好的性能。GAN模型廣泛應用于圖像生成、圖像編輯和增強等領域，例如風格遷移、圖像修複、超分辨率圖像生成等。VAE模型主要應用于圖像重建和特征學習等任務，例如圖像去噪、壓縮和生成等。Diffusion模型則适用于高品質圖像生成和修複，特别是對複雜圖像的生成和重建具有較好的性能。不同的模型具有不同的優勢和适用範圍，根據任務需求和資料特點選擇合适的模型可取得更好的效果。
值得一提的是，在實際應用案例和産品的研發過程中，所使用的技術可能不止一種，經常會将多種成熟的技術進行聯合使用，進而使得最終呈現出的結果達到更加令人滿意的效果。下面以當下比較熱門的幾個圖像生産類産品應用為例介紹其所使用的技術：
1、DALL-E：它使用了兩種關鍵技術：Transformer和自動編碼器。
- Transformer：Transformer是一種基于自注意力機制的神經網絡架構，它在自然語言處理任務中取得了巨大的成功。DALL-E将Transformer模型擴充到圖像生成領域，使其能夠處理和生成圖像資料。Transformer的自注意力機制能夠對輸入圖像中的不同位置進行模組化，捕捉全局上下文資訊，并生成逼真的圖像。
- 自動編碼器：DALL-E使用了一種變種的自動編碼器，稱為VAE（Variational Autoencoder）。VAE由編碼器和解碼器組成，編碼器将輸入圖像編碼為潛在向量表示，解碼器将潛在向量解碼為生成的圖像。VAE在圖像生成中具有重要作用，它能夠學習資料的潛在表示，并通過解碼器生成具有多樣性的圖像樣本。
通過結合Transformer的全局模組化能力和VAE的潛在表示學習能力，DALL-E能夠生成高品質且多樣化的圖像。它可以接收文本描述作為輸入，并生成與描述相比對的圖像，展示了在圖像生成領域中的創新應用。
2、Stable Diffusion： 它是一個使用高斯噪聲進行圖像生成的 AI 畫圖項目，其主要使用了以下三種技術：
- 高斯噪聲生成技術：Stable Diffusion 使用高斯分布的随機數來生成高斯噪聲，這些随機數通過一個叫做 Gaussian Process 的過程進行模組化和調整，以確定噪聲具有合适的統計特性，同時也能夠保持一定的複雜性和随機性。
- 疊代擴散算法：Stable Diffusion 采用了一種名為 Diffusion Tensor Imaging (DTI) 的算法，該算法基于流體力學中的疊代擴散原理，通過對高斯噪聲進行多次疊代的傳輸和适應，生成具有真實感和細節的圖像。
- DSTD深度學習模型：Stable Diffusion 還使用了一種名為 Deep Stable Diffusion (DSTD) 的深度學習模型，該模型結合了神經網絡和 stable diffusion 算法，能夠自動學習和調整噪聲的統計特性，進而生成更加真實和細緻的圖像。
Stable Diffusion 項目主要使用了高斯噪聲生成技術、疊代擴散算法和深度學習模型等三種技術，通過互相作用和協同，生成具有真實感、細節和動态效果的圖像。
3、Midjourney：它使用了圖像識别、生成對抗網絡（GAN）等技術，具體如下：
- 圖像識别技術：Midjourney 通過使用深度學習技術中的圖像識别技術，如卷積神經網絡（CNN）和生成對抗網絡（GAN）等，來識别輸入的圖像。這些技術可以幫助 Midjourney 了解使用者輸入的圖像内容，并将其轉化為可視化的作品。
- 生成對抗網絡（GAN）技術：Midjourney 使用了生成對抗網絡（GAN）技術來生成新的圖像。GAN 是一種無監督學習方法，它可以從一組無标簽資料中學習出一組标簽資料，進而生成與訓練資料類似的新資料。在 Midjourney 中，GAN 被用于生成與使用者輸入的圖像風格相似的新圖像。
- 圖像風格遷移技術：Midjourney 還使用了圖像風格遷移技術來将某種藝術風格應用到生成的作品中。這種技術可以幫助 Midjourney 快速生成具有指定藝術風格的作品，并且生成的作品與原始輸入的圖像具有相似的外觀和情感。
Midjourney 在其生成的作品中綜合運用了多種技術，如圖像識别、生成對抗網絡、圖像風格遷移等，進而實作了高品質、高真實感的繪畫效果。
三、不同技術的優缺點和改進方向
不同的技術有其不同的優缺點，下面将分别介紹Flow(流模型)、GAN（生成對抗網絡）、VAE（變分自編碼器）和Diffusion（擴散模型）這四種不同生成技術的優缺點和改進方向。
1.Flow模型
優點：
- 真實機率密度模組化：Flow模型能夠對複雜的機率分布進行模組化，包括多峰分布和高維分布。它可以準确地估計樣本的機率密度，并提供精确的機率計算。
- 可逆性和精确推斷：Flow模型的生成過程是可逆的，可以精确地計算樣本的對數似然和梯度。這使得模型的訓練和推斷過程更加穩定和高效。
- 生成速度較快：由于生成過程是通過一系列可逆變換進行的，Flow模型在生成樣本時可以快速進行，不需要疊代采樣或優化過程。
缺點：
- 高計算複雜度：每個可逆變換都需要計算其雅可比矩陣的行列式，這可能導緻計算複雜度較高，尤其對于大規模和高維資料。
- 模組化能力受限：對于高維資料，Flow模型的模組化能力可能受到限制。設計複雜的變換和模型結構以适應高維資料仍然是一個挑戰。
- 可逆性限制限制：Flow模型的可逆性限制對變換的選擇和設計産生一定的限制，可能影響生成樣本的品質和多樣性。
改進方向：
- 提高計算效率：改進Flow模型的計算效率是一個重要的方向。可以通過減少變換層數、設計更高效的變換結構或引入近似推斷方法來降低計算複雜度。
- 處理高維資料：改進Flow模型的模組化能力，使其能夠更好地處理高維資料。可以探索更複雜的變換結構、引入注意力機制或結合其他生成模型的思想，如GAN和自編碼器。
- 改善生成品質和多樣性：改進Flow模型的生成品質和多樣性是一個重要的目标。可以通過設計更複雜的變換和模型結構、引入噪聲或探索不同的訓練政策來提高生成樣本的品質和多樣性。
- 擴充到序列和圖結構資料：Flow模型在序列和圖結構資料上的應用還有待發展。可以探索适應序列和圖結構資料的變換和模型結構，以擴充Flow模型在這些領域的應用。
2. 生成對抗網絡（GAN）：
優點：
- GAN 能夠生成逼真的圖像，通過訓練生成器和判别器之間的博弈過程，生成器可以學習生成與真實圖像相似的樣本。
- GAN 的生成過程是無監督的，不需要對輸入資料進行标記或類别資訊，是以适用于無監督學習任務。
- GAN 可以生成多樣化的圖像樣本，不僅能夠生成真實圖像，還能生成新穎的藝術作品。
缺點：
- GAN 的訓練過程相對不穩定，生成器和判别器之間的平衡很容易打破，可能導緻模式崩潰或模式坍塌的問題。
- GAN 的訓練通常需要較長時間和大量的資料集，而且對超參數的選擇和調整非常敏感。
- GAN 生成的圖像可能存在一些不真實或模糊的細節，尤其在細節豐富的圖像生成上仍有改進空間。
改進方向：
- GAN 的穩定性和收斂性仍是改進的熱點，研究人員提出了各種改進的GAN變體，如WGAN、LSGAN等，來解決訓練不穩定的問題。
- 提出了條件GAN（cGAN）來引入條件資訊，使生成器能夠控制生成特定類别的圖像。
- GAN的生成結果仍存在模糊和細節不足的問題，改進方向包括增加網絡層數、引入注意力機制以及融合其他模型，如自編碼器。
3. 變分自編碼器（VAE）：
優點：
- VAE 是一種生成模型，能夠學習輸入資料的潛在分布，可以生成具有一定連續性的新樣本。
- VAE 提供了一個潛在空間（latent space），可以對樣本進行插值和重構，具有較強的可解釋性。
- VAE 訓練相對穩定，使用變分推斷和重參數化技巧，可以通過最大化下界來有效地學習模型參數。
缺點：
- 潛在空間的連續性：VAE假設潛在空間是連續且均勻分布的，但實際上這并不一定成立。潛在空間的連續性假設可能限制了模型對真實資料分布的準确模組化能力，尤其是在存在離散性或複雜分布的資料情況下。
- 潛在空間的資訊損失：VAE通過最大化機率下界（ELBO）來訓練模型，這可能導緻潛在空間中的資訊損失。ELBO包含了重構誤差和KL散度項，當KL散度項過大時，會強制潛在變量服從先驗分布，但可能會丢失一些有用的資訊。
- 先驗分布的假設：VAE假設潛在變量服從先驗分布，通常是高斯分布或均勻分布。然而，在某些情況下，這種假設可能不合适，導緻對資料分布的模組化不準确。
改進方向：
- 改進潛在空間表示：為了提高潛在空間的連續性和表示能力，一些方法引入了更複雜的潛在分布，例如使用流模型（如Flow-based models）或非參數方法（如Variational Inference with Normalizing Flows）。這些方法可以更好地捕捉資料分布的複雜性，并提供更豐富的潛在表示。
- 引入非均勻分布的先驗：除了傳統的均勻或高斯先驗分布，一些方法嘗試引入非均勻分布的先驗，例如使用更複雜的分布（如混合分布）或通過學習先驗分布的參數。這樣可以更好地對資料分布進行模組化，并在潛在空間中提供更多的靈活性。
- 改進訓練過程：一些改進方法着重于改進VAE的訓練過程，以減輕資訊損失問題。這包括使用更複雜的優化算法（如使用重要性采樣）或設計更适合資料分布的損失函數（如使用自适應權重的重構損失）。此外，一些方法結合了對抗訓練（GAN）和VAE的思想，以更好地平衡重構和采樣能力。
4. 擴散模型（Diffusion Model）：
優點：
- 生成高品質樣本：Diffusion模型在生成樣本方面表現出色，能夠生成逼真、高品質的圖像或資料樣本。
- 靈活的生成過程：Diffusion模型的生成過程是可控的，可以通過調整噪聲的擴散步驟來控制生成圖像的品質和清晰度。
- 保留全局一緻性：Diffusion模型在生成過程中保持全局一緻性，即生成的樣本在整體上保持一緻，不會出現片段或局部不協調的情況。
- 對潛在分布的模組化：Diffusion模型可以通過逆向推導的方式，從資料樣本反向推斷潛在分布，進而對資料的潛在結構進行模組化。
缺點：
- 計算複雜度高：Diffusion模型的訓練和推斷過程通常比較複雜和耗時，特别是在處理大規模資料集時。
- 難以調優參數：Diffusion模型的參數調優相對困難，需要仔細選擇合适的學習率、步長和疊代次數等參數。
- 受噪聲累積影響：由于Diffusion模型是通過疊代地擴散噪聲來生成樣本，噪聲的累積可能導緻生成樣本品質的下降。
改進方向：
- 加速和優化訓練過程：針對Diffusion模型的計算複雜度，可以采用一些加速和優化方法，如并行計算、模型參數的初始化政策和優化算法的改進等。
- 增強模型的穩定性：為了提高模型的穩定性，可以使用正則化技術，如權重衰減或批次标準化，以減少訓練過程中的不穩定性和模型的過拟合。
- 結合其他生成模型：将Diffusion模型與其他生成模型結合，如GAN、VAE等，以獲得更好的生成效果和模型性能。
- 網絡架構改進：改進Diffusion模型的網絡架構，如增加層數、引入注意力機制或增加殘差連接配接等，以提高模型的表示能力和生成品質。
- 引入先驗分布：通過引入适當的先驗分布，可以改善Diffusion模型對資料分布的模組化效果，進而提高生成樣本的多樣性和品質。
針對Flow、GAN、VAE和Diffusion模型等不同方向的生成技術，研究者們在改進方向上持續努力。未來的發展方向包括改進穩定性、增加生成樣本品質、提高模型的模組化能力以及加快訓練和生成速度，以更好地應對實際應用中的需求。
想要了解更多關于AIGC技術在各領域的應用，請關注我們，下一期我們将對AICG在語音領域的應用和技術進行介紹。