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多模态大模型文生图和图生文的主要技术

news 来源：原创 2025/5/14 7:06:30

1 图生文

CLIP

该模型架构由图像编码器和文本编码器组成。图像编码器将图像转换为嵌入（数字列表），文本编码器将文本转换为嵌入。
这两个编码器在成批的图像-文本对上进行训练，其中文本描述图像。编码器的训练方式如下：
对于每个图像-文本对，图像和文本嵌入彼此“接近”。
对于所有不匹配的图像-文本对，图像和文本嵌入彼此相距甚远。

注意，有很多种方法可以测量两个嵌入之间的距离。一些常用的方法是欧几里得距离和余弦相似度。CLIP 使用后者。
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此图中有 N 个图像-文本对。I N和 T N是第 N 个图像-文本对的图像和文本嵌入。突出显示的蓝色方块表示我们希望靠近的嵌入对。
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从高层次来看，CLIP 学习的是联合图像-文本嵌入空间，这基本上意味着可以直接计算图像和文本之间的相似度。事实证明，以此为目标训练模型通常非常有用，包括在多模态 LLM 环境中

LLaVA

LLaVA是一门多模态 LLM，于 2023 年发布。其架构非常简单：

视觉编码器使用 CLIP 进行预训练。
LLM 是经过预先训练的Vicuna模型。
视觉编码器通过单个投影层连接到 LLM。
请注意，与 BLIP-2 中的 Q-Former 以及 Flamingo 中的感知器重采样器和交叉注意层相比，视觉编码器和 LLM 之间的组件非常简单。

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训练分为两个阶段：

在第 1 阶段，训练目标是图像字幕。视觉编码器和 LLM 被冻结，因此只训练投影层。
在第 2 阶段，LLM 和投影层在部分合成的指令跟踪数据集上进行微调。它是部分合成的，因为它是在 GPT-4 的帮助下生成的。

2 文生图

扩散模型（Diffusion Model）详细解析

扩散模型（Diffusion Model）是一种基于概率生成的深度学习模型，广泛应用于图像生成、去噪、超分辨率等任务。目前最流行的**文本生成图像（Text-to-Image）**模型，如 Stable Diffusion、DALL·E 2、Imagen，都使用了扩散模型作为核心技术。
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📌 扩散模型的基本思想

扩散模型的核心思想是：

前向扩散过程（Forward Diffusion）：给真实数据（如图片）逐步添加噪声，使其最终接近高斯噪声（即随机分布的像素）。
反向去噪过程（Reverse Denoising）：使用一个神经网络模型学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据，最终生成高质量的图像。

这类似于：

训练时：往一杯清水里不断滴墨水，使其逐渐变成黑色的液体。
生成时：从黑色液体中一点点去除墨水，直到恢复出清水。

1️⃣ 训练阶段（Forward Process）—— 向图像逐步加噪

📌 训练流程

在训练阶段，我们希望教会模型如何去除噪声，因此我们首先需要创建一组“噪声数据”。

给真实图像 X_0 逐步加噪
- 设 X_0 是原始图像（干净的图像）。
- 依次给 X_0 添加噪声，生成一系列噪声图像 X_1, X_2, ..., X_T（最终成为完全随机的高斯噪声）。
- 这个噪声是高斯噪声（Gaussian Noise），是随机的像素扰动。
训练模型学习噪声分布
- 我们训练一个 噪声预测器（Noise Predictor），让它学会预测某个时间步 t 的噪声。
- 训练时，我们希望模型能够学习：
  - 给定一个带噪声的图像 X_t，预测 X_t 中的噪声 ε。
  - 这样，在反向推理时，我们就能一步步去掉噪声，最终还原图像。
数学公式
- 前向扩散公式：
  [
  X_t = \sqrt{\alpha_t} X_{t-1} + \sqrt{1 - \alpha_t} \epsilon_t
  ]
  其中：
  - X_t 是当前步的噪声图像
  - α_t 是一个超参数，控制噪声添加的强度
  - ε_t 是高斯噪声

📌 目标：让模型学习如何去噪，即 预测 ε_t。

2️⃣ 生成阶段（Reverse Process）—— 逐步去噪

📌 生成流程

在生成图像时，我们从纯噪声开始，逐步去除噪声，恢复清晰的图像。

初始化一个随机噪声图像 X_T
- 这个噪声是完全随机的，没有任何信息。
用训练好的模型预测噪声
- 令 t=T（最大时间步），输入 X_T 进入去噪网络（Denoise Model），模型会预测出 X_T 中的噪声 ε_T。
- 用 X_T - ε_T 得到 X_{T-1}（噪声稍微减少的图像）。
重复去噪过程
- 依次计算 X_{T-1}, X_{T-2}, ..., X_1，逐步减少噪声。
- 最终，我们得到 X_0（清晰的合成图像）。
数学公式
- 反向去噪公式：
  [
  X_{t-1} = \frac{X_t - \sqrt{1 - \alpha_t} \hat{\epsilon_t}}{\sqrt{\alpha_t}}
  ]
  其中：
  - X_t 是当前噪声图像
  - \hat{\epsilon_t} 是模型预测出的噪声
  - α_t 控制去噪的强度

📌 目标：从 X_T（完全噪声）一步步恢复到 X_0（清晰图像）。

3️⃣ 为什么扩散模型适用于图像生成？

📌 1. 能生成高质量图像

由于扩散模型的去噪过程是渐进的，它能够生成高质量、细节丰富的图像。
例如 Stable Diffusion、DALL·E 2 能够生成清晰、逼真的图像。

📌 2. 适用于多模态任务

扩散模型不仅能用于图像生成，还能用于：
- 文本生成图像（Text-to-Image）
- 图像修复（Image Inpainting）
- 超分辨率（Super-Resolution）
- 视频生成（Video Generation）
方法：在输入噪声 X_T 时，附加一个 文本条件 text，让模型学习图像与文本的关系。

📌 3. 适用于条件生成

例如，我们可以在 X_T 输入文本：
```
X_T = TextPrompt("A cat sitting on the beach") + Noise
```
- 这样，扩散模型在去噪时会受到文本的约束，生成符合文本描述的图像。

4️⃣ 经典的扩散模型架构

📌 1. DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）

最早的扩散模型，逐步降噪，但计算开销较大。

📌 2. DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）

改进的版本，减少去噪步骤，提高生成速度。

📌 3. Stable Diffusion

由 Stability AI 开发的 Text-to-Image 模型，基于扩散模型，支持高质量文本图像生成。

📌 4. Imagen（Google）

由 Google 研究团队开发，融合文本和图像生成技术，效果接近 DALL·E 2。