OFA-文本生成图像 (英文)

文本生成图像是什么？

文本生成图像即根据输入的文本，生成与文本描述一致的图像。在本模型中，OFA将根据给定文本输出分辨率为256*256的图片。

注1：OFA实现文本生成图像这个任务是在以One For All的理念进行的学术探索，使用的是seq2seq的思路，通过标准自回归的方式生成图像，和目前学术界比较流行的diffusion model不一样。

注2：本模型采样得到的图片将基于CLIP计算的图文相似度进行排序，返回与文本最相符的一张图片。通常采样数量越多，返回结果质量越高，但同时生成过程的显存占用也更大，可以通过增大beam_size的方式增大采样数量，建议设置16及以上。

效果展示

注：此处效果图为采样数量（beam_size)为24时得到

快速玩起来

玩转OFA只需区区以下数行代码，就是如此轻松！如果你觉得还不够方便，请点击右上角Notebook按钮，我们为你提供了配备了GPU的环境，你只需要在notebook里输入提供的代码，就可以把OFA玩起来了！

注：目前我们测试EAIS环境有些问题，还请您使用DSW资源，如下图所示：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.preprocessors.multi_modal import OfaPreprocessor
from modelscope.outputs import OutputKeys

model = 'damo/ofa_text-to-image-synthesis_coco_large_en'
preprocessor = OfaPreprocessor(model_dir=model)
ofa_pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, 
                    model=model, preprocessor=preprocessor)

# 可以通过修改generator的beam_size的方式扩大采样数，理论上采样数量越多效果越好，但显存占用也越大
# 模型采样数建议设置16及以上，notebook内(16G-V100)使用最大仅可设置为4，效果可能不理想
ofa_pipe.model.generator.beam_size=16
# 可以通过修改generator的temperature的方式调整生成质量，temperature越大生成纹理细节越多，相应地，生成结果有更大的可能会有形变
# 建议调整范围为0.8-1.3
ofa_pipe.model.generator.temperature=1.2
result = ofa_pipe({"text":'A photo of a golden palace in the middle of a lake, digital art, HD.'})
result[OutputKeys.OUTPUT_IMGS][0].save('result.png')

OFA是什么？

OFA(One-For-All)是通用多模态预训练模型，使用简单的序列到序列的学习框架统一模态（跨模态、视觉、语言等模态）和任务（如图片生成、视觉定位、图片描述、图片分类、文本生成等），详见我们发表于ICML 2022的论文：OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework以及我们的官方Github仓库https://github.com/OFA-Sys/OFA。

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OFA模型规模：

模型训练流程

训练数据介绍

本模型训练数据集是coco caption数据集。

训练流程

开发中，敬请等待。

模型局限性以及可能的偏差

训练数据集自身有局限，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。
模型生成存在随机性性，采样数量（beam size）较小时生成结果可能不理想，建议在显存较大的gpu上将beam_size设置为16及以上。

相关论文以及引用信息

如果你觉得OFA好用，喜欢我们的工作，欢迎引用：

@article{wang2022ofa,
  author    = {Peng Wang and
               An Yang and
               Rui Men and
               Junyang Lin and
               Shuai Bai and
               Zhikang Li and
               Jianxin Ma and
               Chang Zhou and
               Jingren Zhou and
               Hongxia Yang},
  title     = {OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence
               Learning Framework},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2202.03052},
  year      = {2022}
}