出品开源中国
　　自2021年初以来，AI领域推出大量基于文本到图像的模型（例如DALLE2、StableDiffusion和Midjourney等）。近日，谷歌也公开了一款名为Muse的基于文本生成图像的模型，声称可以实现最先进的图像生成性能。
　　下图均为Muse的基于文本生成的图像
　　一群鱼在海里拼成MUSE字样
　　嘴里叼着MUSE牌子的威尔士柯基
　　带有Muse的拿铁咖啡
　　壁炉中的火焰呈现MUSE字样
　　Muse在离散标记空间中接受掩蔽建模任务的训练：给定从预训练的大型语言模型（LLM）中提取的文本嵌入，训练Muse以预测随机掩蔽的图像标记。使用预训练的LLM可以实现细粒度的语言理解，转化为高保真图像生成以及对视觉概念（例如对象）的理解，比如空间关系、姿势、基数等。
　　总体来说，MUSE的优势在于其FID和CLIP分数更高、生成效率比其他同类模型快得多，且支持开箱即用的蒙版编辑功能（即支持通过蒙版继续编辑已生成的图片）。
　　分数更高：MUSE模型获得了出色的FID和CLIP分数，可定量衡量图像生成质量、多样性和与文本的对齐情况。数据方面，MUSE的900M参数模型在CC3M上实现了新的SOTA，FID得分为6。06。Muse3B参数模型在零样本COCO评估中实现了7。88的FID，以及0。32的CLIP分数。
　　生成效率：由于使用压缩的、离散的潜在空间和并行解码，MUSE模型比其他同类模型快得多。与Imagen和DALLE2等像素空间扩散模型相比，Muse使用离散标记，且需要的采样迭代更少，因此生成效率显著提高；与谷歌自己的Parti等自回归模型相比，Muse使用了并行解码，生成效率也更高。
　　编辑功能：MUSE支持基于蒙版的编辑功能，比如下图，通过在左图创建蒙版并输入热气球，便可生成右边的新图片。
　　另外，Muse团队指出，当今语言和图像人工智能系统的用例存在一些潜在的危害，例如社会偏见或传播错误信息。出于这个原因，该团队并未发布MUSE的源代码和任何公开的Demo演示。
　　在MUSE主页可以看到更多基于MUSE的图像作品，下图为部分MUSE作品预览：

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