你说，我画，AI工具人石锤

最近，Transformer是一个非常火的方向。

比如曾经介绍过的，DALL·E可以魔法一般按照自然语言文字描述直接生成对应图片。

例如，输入文本：鳄梨形状的扶手椅。

AI 生成的图像：

再比如，我曾出过的教程：

这两天，OpenAI又出新活，StyleCLIP闪亮登场。

StyleCLIP根据文本描述，修改图片，精准PS。直接看效果：

让奥巴马留莫西干发型，一键卸妆，让猫猫变萌，老虎变狮子，建筑风格变成哥特式建筑。

只需一张图片，一段描述，StyleCLIP就可以对图片进行修改和创作。

AI文字理解，图片修改和创作，一步到位。再也不用怕网络P图大师们的“满分理解”和骚操作了。

今天继续手把手教学，玩转StyleCLIP，准备好了吗？

StyleCLIP

StyleCLIP顾名思义，结合了StyleGAN与CLIP模型。

前者，是当下主流的图像生成算法，后者，是大规模图文预训练模型。

两者结合，就可以实现文本到图像的编辑。

StyleGAN通过在隐空间（latent space）控制隐藏特征（latent code）来控制图片的属性，生成风格各异的图像。

StyleGAN应该都很熟悉，简单介绍下CLIP。

CLIP就是Contrastive Language-Image Pre-Training的缩写，即大规模图文预训练模型，也是OpenAI的近作。

CLIP的文本和图像编码器都是基于Transformer结构的。

Transformer的详细教程，可以看我之前发过的文章：

CLIP算是迈出了多模态的第一步，可以用于多类型图文联合检索。

本质上，CLIP模型检索的原理是比较特征空间中两个特征编码的余弦相似度，所以并不局限在文本特征与图像特征的比较。

比如，文本-图像检索。

检索文本：“Tokyo tower at night.”

检索文本：“People come and go on the street.”

再比如，文本+文本-图像检索。

检索文本1：“Flower”，检索文本2：“Blue sky”

StlyCLIP主要是利用CLIP模型的力量来实现基于文本的语义图像操作，这种操作的好处是，它既不局限于预设的操作方向，也不需要额外的手动操作。

StlyCLIP整体思想就是：利用CLIP为基础的损失修改StyleGAN输入的隐藏特征，从而响应用户提供的文本形式。

比如根据用户文本：Orange、Big Ears、Big Nose、Cute改变原图。

主要使用了三种技术：

Optimizer：以文本为指导的 latent 优化，其中 CLIP 模型被用作一个损失网络，这是一种通用方法，但需要几分钟的时间来进行优化，以对图片进行操作；
Mapper：训练一个用于特定文本提示的 latent 残差映射器。在隐空间中给定一个起点（需要操作的输入图像），映射器在隐空间中产生一个局部步骤；
global dir：一种在 StyleGAN 的 style space 中将文本提示映射到输入无关（全局）方向（global direction）的方法，提供了对操作强度和解耦的控制。

更详细的内容，可以直接看论文：