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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：
再比如曾经出过的教程：
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：
https://arxiv.org/pdf/2103.17249.pdf
算法测试
StyleCLIP完全开源，项目地址：
https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP
如果不想搭建开发环境，可以直接用Google Colab工程：
https://colab.research.google.com/github/orpatashnik/StyleCLIP
运行Google Colab代码有些问题，需要自己修改下代码：
迭代100次，大约3分钟，运行结果：
本地搭建环境也不复杂，StyleCLIP需要先配置CLIP，然后安装第三方库。
权重文件在 Google Drive 下载很慢，我已经提前为大家准备好了，直接下载即可（提取码：46pz）：
https://pan.baidu.com/s/1n_CNA_ypxJKuW0rf-4CrZg
其它没什么难度，就不展开说明了。
絮叨
Transformer真的火，有必要好好学一学。
我是 Jack ，我们下期见。
文章转自我的公众号：
