提问：下面这张图，是AI生图还是照片？
如果不是这么问，绝大多数人大概都不会想到，这居然不是一张照片。
是的，只要在谷歌最新AI生图神器Imagenu00a02中输入这样的提示词——
Au00a0shotu00a0ofu00a0au00a032-year-oldu00a0female，u00a0upu00a0andu00a0comingu00a0conservationistu00a0inu00a0au00a0jungle;u00a0athleticwithu00a0short，u00a0curlyu00a0hairu00a0andu00a0au00a0warmu00a0smile
一位32岁的年轻女性自然保护主义者，正在丛林中探险。她体格健壮，一头短卷发，面带亲切的微笑
就能得到开头那张无比逼真写实、比照片还像照片的图像了！
虽然圣诞节已经临近，但谷歌还在卷个不停——号称DALL·Eu00a03最强竞品的文生图模型Imagenu00a02，终于重磅上线了。
刚用Gemini和OpenAI卷完GPT-4，立马又放出Imagenu00a02来卷DALL·Eu00a03了，2023年底的卷王称号，谷歌是实至名归。
不仅手指逼真，而且拿筷子的姿势也很标准
可以说，Imagenu00a02是目前文本转图像技术的巅峰之作，已经突破了AI生图的界限。
在机器学习算法强大功能的加持下，Imagenu00a02可以将文本描述转换为生动清晰的高分辨率图像。
Imagenu00a02最与众不同之处在于，它能够以惊人的准确性，理解复杂抽象的概念，然后把这个概念可视化，细腻之程度令人惊叹！
Imagenu00a02的核心，还是复杂的神经网络架构。经过微调的Transformer模型，在文本理解和图像合成上，都表现出了无与伦比的性能。
现在，在文生图领域，谷歌又竖立了新的标杆。
用自然语言就能生图的模型，又多了一个
现在，除了DALL·Eu00a03之外，我们又有了一个仅凭自然语言就能生图的模型！
相比之下，Midjourney必须用复杂、专业的提示词，在易使用性上已经被两位竞争者甩出了很远。
仅凭简单文本，就能生存多样化的复杂图像，这类AI生图模型对于内容创作的影响是极其深远的。
对于依赖视觉内容的行业来说，这彻底改变了游戏规则，大大减少了传统内容制作所需的时间，内容创作者可以以前所未有的速度，制作高质量的视觉效果。
同时，Imagenu00a02还具有无可比拟的图像质量和多功能性。
Imagenu00a02用到了谷歌最先进的文本到图像扩散技术，生图质量极高、效果逼真，而且和用户的提示具有高度的一致性。
原因在于，它是使用训练数据的自然分布来生成更逼真的图像，而非采用预先编程的样式。
Au00a0jellyfishu00a0onu00a0au00a0darku00a0blueu00a0background
水母在深蓝色的背景下悠然漂浮
可以看到，Imagenu00a02的图像生成能力非常惊人。
无论是渲染错综复杂的风景、详细的物体，还是奇幻的场景，生成的图像都具有如此高的保真度，以至于它们可以与人类艺术家创作的图像相媲美，甚至直接超越。
Smallu00a0canvasu00a0oilu00a0paintingu00a0ofu00a0anu00a0orangeu00a0onu00a0au00a0choppingu00a0board.u00a0Lightu00a0isu00a0passingu00a0throughorangeu00a0segments，u00a0castingu00a0anu00a0orangeu00a0lightu00a0acrossu00a0partu00a0ofu00a0theu00a0choppingu00a0board.u00a0Thereu00a0isu00a0au00a0blueandu00a0whiteu00a0clothu00a0inu00a0theu00a0background.u00a0Caustics，u00a0bounceu00a0light，u00a0expressiveu00a0brushu00a0strokes一小幅油画，描绘了摆放在砧板上的橙子。阳光穿过橙子的切片，柔和的橙色光线洒在砧板上。画的背景是一块蓝白相间的布，画面巧妙地捕捉了光的折射、反射效果，同时展示了画家富有感情的笔触
有网友表示，看到Imagen的这张橙子图，真是让我大吃一惊。灯光穿过橙子后的投影，和提示中描述的意境非常吻合！
有人用同样的提示，让DALL·Eu00a03生成了同样的橙子油画图，效果比起Imagenu00a03来说，的确弱了不少。
类似的，Midjourney生成的橙子，在真实感和意境层面，也要差上一截。
诗中意境，一键逼真还原
以往的文本到图像模型，通常是根据训练数据集的图像和标题中的详细信息，来生成与用户提示匹配的图像的。
但是它们有一个bug：对于每张图像和配对的标题，在细节质量和准确性上可能会有很大差异。
为了帮助创建更高质量和更准确的图像、更好地符合用户的提示，Imagenu00a02的训练数据集中添加了更多描述，帮助Imagenu00a02学习不同的标题风格，并更好地理解广泛的用户提示。
这种图像标题配对，就有助于Imagenu00a02更好地理解图像和文字之间的关系，大大提高了它对上下文和细微差别的理解。
就比如，美国作家Phillisu00a0Wheatley晚间赞美诗中的一句话溪流潺潺，鸟儿啁啾，空中飘荡着它们混合的音乐。
诗中绝美的意境，Imagenu00a02把要点全抓住了。
"Softu00a0purlu00a0theu00a0streams，u00a0theu00a0birdsu00a0renewu00a0theiru00a0notes，u00a0Andu00a0throughu00a0theu00a0airu00a0theiru00a0mingledmusicu00a0floats."u00a0Au00a0Hymnu00a0tou00a0theu00a0Eveningu00a0byu00a0Phillisu00a0Wheatley
相比之下，Midjourney似乎对于文学描述的内容把握还是欠缺一些，大概率会在图中自动添加一个人物。不过整体画面效果还是不错的。
而到了DALL·Eu00a03这里，它居然在图像上加了几行字，生成了一张贺卡？
在著名的小说白鲸记中，Hermanu00a0Melville曾写下想象一下大海的微妙之处，最可怕的地方在于生物如何在水下滑行，却在大多数情况下不易察觉，并且诡谲地隐藏在最可爱的蔚蓝色调下。
Imagenu00a02也是很懂海洋文学的特点。
"Consideru00a0theu00a0subtlenessu00a0ofu00a0theu00a0sea，u00a0howu00a0itsu00a0mostu00a0dreadedu00a0creaturesu00a0glideu00a0underwater，u00a0unapparentu00a0foru00a0theu00a0mostu00a0part，u00a0andu00a0treacherouslyu00a0hiddenu00a0beneathu00a0theu00a0loveliestu00a0tintsu00a0ofazure."u00a0Moby-Dicku00a0byu00a0Hermanu00a0Melville
相比之下，Midjourney和DALL·Eu00a03一到深海，就瞬间就克苏鲁了起来……
Midjourney
DALL·Eu00a03
儿童文学大家Francesu00a0Hodgsonu00a0Burnett所著的秘密花园中，对知更鸟有这样一句描述：
知更鸟从缠绕的常春藤上飞到墙头，张开嘴巴，唱出了一个响亮而甜美的颤音，只是为了炫耀自己。世界上就没有什么东西能比它更惹人喜爱了——它们几乎总是这样做。
快看，Imagenu00a02生成的这幅画，把常春藤、墙头、唱歌等暗藏的细节，悉数呈现了出来。
"Theu00a0robinu00a0flewu00a0fromu00a0hisu00a0swingingu00a0sprayu00a0ofu00a0ivyu00a0onu00a0tou00a0theu00a0topu00a0ofu00a0theu00a0wallu00a0andu00a0heu00a0openedhisu00a0beaku00a0andu00a0sangu00a0au00a0loud，u00a0lovelyu00a0trill，u00a0merelyu00a0tou00a0showu00a0off.u00a0Nothingu00a0inu00a0theu00a0worldu00a0isu00a0quiteu00a0asadorablyu00a0lovelyu00a0asu00a0au00a0robinu00a0whenu00a0heu00a0showsu00a0offu00a0-u00a0andu00a0theyu00a0areu00a0nearlyu00a0alwaysu00a0doingu00a0it."u00a0TheSecretu00a0Gardenu00a0byu00a0Francesu00a0Hodgsonu00a0Burnett
同样的提示词，Midjourney在真实感上还要差上几分。
而DALL·Eu00a03相比上面两家，就更逊色了，尤其在植物和羽毛的细节上。
风格复刻，随意变换，更懂人类美学
一直以来，图像生成饱受诟病的问题之一，便是人物的手指生成。这次，Imagenu00a02的数据集和模型进步，在许多领域取得了改进。其中就包括渲染逼真的手部和人脸，以及保持图像不受干扰的视觉伪影。
同时，谷歌DeepMind根据人类对光线、取景、曝光、清晰度等特质的偏好，训练了一个专门的图像美学模型。
每张图像都被给予一个美学分数，这有助于调节Imagenu00a02在其训练数据集中赋予人类偏好的图像更多的权重。
这样一来，就提高了Imagenu00a02生成更高质量图像的能力。
使用提示花的AI生成的图像，美学分数从低左到高右
Imagenu00a02的扩散技术提供了高度的灵活性，使得更容易控制和调整图像的风格。
通过提供参考风格图像并结合文本提示，可以训练Imagenu00a02生成遵循相同风格的新图像。
通过使用参考图像和文本提示，Imagenu00a02可以更轻松地控制输出样式
更强的修复和扩图
此外，Imagenu00a02还支持图像编辑功能，如修复inpainting和扩图outpainting。
通过提供参考图像和图像掩码，我们可以用inpainting技术直接在原始图像中生成新内容。
在下面这幅原始图中，只要输入绿色墙上有一个架子，架子上放着几本书和花瓶，对应内容就在原图中生成了！
新内容毫不突兀，完美融入原图，浑然天成。
另外，我们还可以使用outpainting功能，给原始图像扩图。
夕阳下非洲大草原上长颈鹿和斑马的双人大头贴，一下子就扩成了全身照。
全面加持企业级场景，logo文案一键生成，中文也支持
现在，谷歌已经Imagenu00a02下放到开发者平台Vertexu00a0AI。
在Vertexu00a0AI平台上，客户可以使用直观的工具来自定义和部署Imagenu00a02，享受全面管理的基础设施和内置的隐私与安全保护。
在谷歌DeepMind的技术加持下，Imagenu00a02在图像质量上实现了显著提升，帮助开发者根据特定需求创造图像，其中包括：
-u00a0根据自然语言的提示生成高质量、逼真、高分辨率且精美的图像；
-u00a0支持多语言文本渲染，能够在图像中准确添加文本内容；
-u00a0可以设计公司或产品的Logo，并将其嵌入到图像中；
-u00a0提供视觉问题解答功能，可以从图像中生成标注，或就图像细节提出的问题给出具有信息性的文本回答。
高质量图像：借助于改进的图像和文本理解，以及多种创新的训练和建模技术，Imagenu00a02能够生成精准、高品质且逼真的图像。
文本渲染支持：可以根据提示内容，精准地渲染出正确的文本。
Imagenu00a02可以在生成含有特定文字或短语的物体图像时，确保输出图像中包含正确短语。
Logo设计：Imagenu00a02能为品牌、产品等生成多种创意和逼真的Logo，比如徽章、字母甚至非常抽象的Logo。
标注和问答：利用增强的图像理解能力，Imagenu00a02能够创建详细的长文标注，并对图像内元素提出的问题给出详细答案。
多语言提示：除了英语，Imagenu00a02还支持其他6种语言中文、印地语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语，并计划在2024年初增加更多语言。这项功能还包括提示与输出之间的翻译能力，比如，可以用西班牙语提示，但指定输出为葡萄牙语。
图像加水印，生成更安全
为了帮助降低文本到图像生成技术的潜在风险和挑战，谷歌从设计和开发到产品部署都设置了强大的护栏。
Imagenu00a02u00a0集成了SynthID——用于加水印和识别u00a0AIu00a0生成内容的尖端工具包。
这样，Googleu00a0Cloud平台的客户可以直接在图像中添加数字水印，同时不会降低图像质量。
不过，即使在对图像进行过滤、裁剪或使用有损压缩方案保存后，SynthID仍然可以检测出。
除此之外，在向所有用户推出之前，谷歌会进行强大的安全测试，以最大限度地降低伤害风险。
从一开始，谷歌团队就投入对Imagenu00a02的数据安全训练，并添加了技术护栏来限制有问题的输出，如暴力、冒犯或色情内容。
同时，谷歌还对训练数据、输入提示和系统生成的输出进行安全检查。比如正在应用全面的安全过滤器，以避免生成名人图像等有潜在问题的内容。
网友惊呼：真·最强文生图模型来了！
Googleu00a0DeepMind研究副总裁兼深度学习主管Oriolu00a0Vinyals尝试用Imagenu00a02为Gemini生成徽标。
另一位谷歌科学家用Imagenu00a02生成的图像如下。
下面是一只网友实测生成的蓝猫。
有网友认为，Imagenu00a02是同类产品中最好的。就像Geminiu00a0Ultra一样，看手和文字就足够了。
不过，他还吐槽了谷歌不向所有人开放产品的问题。
像往常一样，谷歌宣布了一款大多数人无法使用的产品，这有什么意义？！
参考资料：
本文来源：新智元
