AI绘画，为么听不懂人话？

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本文授权转载公众号：深燃

作者 | 唐亚华

2023年的AI绘画行业是由于两家机构的动态引爆的。

3月17日百度发布文心一言，网友们疯狂发散想象力，令人捧腹的照片接连被生成。关于文心一言文字生成照片的讨论热情空前高涨。

紧接着，3月18日，美国Midjourney机构宣布第五版AI图像生成服务，即MidjourneyV5。本来就处在行业领先水平的Midjourney，这一次版本更新真正让AI绘画圈沸腾了。由于MidjourneyV5生成的照片堪叫作惊艳。

两个系统几乎同期发布，免不了被对比。深燃体验后发掘，文心一言的照片生成功能，能够识别简单元素、文本无歧义的人或事物，但触及到成语、专有名词，以及字面意思和实质道理区别的表述，它就会跑偏。Midjourney在这方面几乎没什么问题。另一，Midjourney接收到的提示词（prompt）越仔细精细，生成的照片越符合需求，但文心一言需要越多，系统越容易出错。

调侃背面，AI生成照片并不是一件简单的事情，需要在数据、算法、算力等方面综合发力，既对技术和硬件有高需求，还对数据采集和标注等苦活累活高度依赖。文心一言的AI绘图功能与Midjourney在以上三方面都有不小的差距。

百度方面公开暗示，“大众亦会从接下来文生图能力的快速调优迭代，看到百度的自研实力。文心一言正在大众的运用过程中持续学习和成长，请大众给自研技术和制品一点自信心和时间。”从业者预估，文心一言全力追赶，用一年上下的时间有期盼达到国外80%以上的水平。

AI绘图这个战场，枪声已然打响，追逐赛、排位赛都将一轮轮上演。

搞不定成语和专有名词，提示词越多AI越废

文心一言近期接受的最大考验，莫过于画一幅中餐菜名图。在网友们的热情创作下，驴肉火烧、红烧狮子头等菜品出来的画做一个比一个离谱，车水马龙的街道、虎头虎脑的大胖小子，一样惊掉了大众的下巴。

网友体验文心一言时截图，日前已更新

网民热情找bug，百度程序员应该亦在背面发力，深燃测试发掘，以上内容均已更新为能够正确表示对应照片。不外，像娃娃菜、脸盆、虎皮鸡蛋、三杯鸡，还有胸有成竹的男人、虎背熊腰的男人，文心一言仍然给出的是字面直译后的照片，画风一言难尽。

深燃截图

即便输入提示词时强调“画一个卫浴器具水龙头”，文心一言画出的仍然是水中龙的头像；当深燃输入“画一个风姿绰约的人”时，系统画出的是一位男士，显然AI没能理解风姿绰约形容的是女性。

深燃截图

程序员改bug的速度比不上网友找漏洞的速度。火速又有人发掘，文心一言画图时有把提示词中译英之后按照英文意思生成照片的可能性，据此有人推测百度可能用国外的作图制品接口，套了一个自己的壳。

深燃亦验证了一下某用户的测试。例如输入“水瓜”，画出的是西瓜，这亦对应西瓜的英文单词Watermelon；需求画树叶、封面、苹果，画出的图是树叶覆盖苹果，显然系统是把封面翻译成为了Cover，这个单词亦有覆盖的意思；画“土耳其张开翅膀”，显现的画面是张开翅膀的火鸡，咱们都晓得，Turkey是土耳其，亦是火鸡。

深燃截图

对此，百度对外回复叫作，文心一言完全是百度自研的大语言模型，文生图能力来自文心跨模态大模型ERNIE-ViLG。“在大模型训练中，咱们运用的是全世界互联网公开数据，符合行业惯例。”

亚洲视觉科技开发总监陈经亦在接受媒介采访时暗示，“百度的画图AI采用了英文标注的开源照片素材进行训练，因此呢需要中翻英来当prompt（提示词）。日前，全世界AI开发有开源的传统，尤其是训练数据库，否则收集照片效率太低了。”

深燃体验后还发掘，文心一言在单个需要描述时表现尚可，例如画一幅愤怒的小孩、开心的农民、一只很饿的流量猫，但一幅图一旦提出多个作图需要，AI就有点懵。

例如请文心一言“生成一幅画，在一个下雨天，小红在植树，小王在看书”，系统生成的照片里仅有背靠树看书的一个人；还有，“画一幅画，里面有大笑的青年人、哭泣的小孩、愁容满面的老人”，系统把哭泣和愁容满面等表情集合在了一张脸上，画出了一个小孩和老人的结合体。如下图所示，还有有些类似的状况，系统一样没能准确完成给出的指令。

深燃截图

深燃又把以上提示词输入到MidjourneyV4测试了一下，如下图所示，即使是V4版本，表现亦远高出文心一言。MidjourneyV4基本能理解句子中的意思，做出的图几乎能够包括所有的要素。

深燃体验MidjourneyV4后截图

深燃还测试了AI绘画行业始终败兴难以解决的画手指难的问题。在这方面，文心一言亦没能经受住考验。例如“画一位30岁的女士，双手竖起大拇指”，文心一言生成的照片大拇指是竖起来了，然则其中一只手有7根手指；输入“画一个人，两只手做点赞姿势”时，系统亦没法实现这一手部姿势。

深燃截图

Midjourney此前的版本一样存在手指误差的问题，最新发布的V5版本，已然能够正确画出五根手指，虽然有人依旧指出其绘出的大拇指有点长，但相比以往已然有不小的进步。有从业者评估：“Midjourney的此前版本就像是近视病人无戴上眼镜，而MidjourneyV5便是戴上眼镜后的清晰效果，4K细节拉满”。

例如MidjourneyV5画出的《三体》角色图，效果被网友评估为几乎要“成精了”。而文心一言画《三体》角色时，系统全然不顾及描述里说到的留着黑色短发、戴着眼镜的需求，画出了一个扎着发髻，不戴眼镜，古风穿着的男士。

MidjourneyV5生成的三体角色图 照片源自 / Ai总编推书

近期MidjourneyV5画的一对情侣的照片掀起了业内一阵惊呼。作图的提示词是：“一对青年的情侣穿着牛仔裤和夹克坐在楼顶上”，背景分别是2000年和2023年的北京。最后出图的效果大大超出非常多人的想象。深燃把类似表述输入文心一言时，系统直接给出了毫不关联的照片。

左图为MidjourneyV5作图  照片源自 / 量子位   右为深燃对比体验文心一言截图

对比来看，Midjourney作图已然在细节上几近完美了，文心一言还处在难以准确分辨字面意思和实质意思的初级周期。Midjourney提示词描述越仔细，生成的照片越精细，文心一言能理解的文字长度有限，太多描述会让它直接报错或胡乱生成照片。

AI文生图到底有多难？

按显现时间来算，AI绘画算是AI行业的新事物。

公开报告表示，2021年1月，OpenAI发布了两个连接文本与图像的神经网络：DALL・E和 CLIP。DALL・E能够基于文本直接生成图像，CLIP能够完成图像与文本类别的匹配。DALL・E是基于GPT-3的120亿参数版本实现的。

随后在2022年，DALL·E 2、Stable Diffusion等文生图底层大模型发布，带动了应用层的发展，显现了一大批爆款制品，包含Midjourney。2022年亦被认为是“AI绘画元年”。

StabilityAI的Stable Diffusion是一个开源模型，非常多研发者基于这个模型研发训练出了更加多区别的生成模型。国内非常多科技机构的AI绘画项目亦是由于Stable Diffusion供给技术支撑。Midjourney是付费订阅的，公开信息表示，Midjourney每年的收入可能达到1亿美元上下。另一，有AI绘图业务的还有Google、Meta等机构。百度的文心一言和此前就发布的文心一格算是国内最早的具备AI绘画功能的大模型。

文心一言的发布和升级了的MidjourneyV5更加是将AI绘画行业推向高潮。这一次迭代是Midjourney自去年推出败兴最大的更新，Midjourney亦成为了日前市面上最先进的AI图像生成器之一。

热度还在继续。近期，行业内又有一系列企业跟进推出AI绘画功能。3月21日，微软宣布，必应搜索引擎接入了OpenAI的DALL·E模型，将AI图像生成功能引入新版必应和Edge浏览器，免费开放。就在同一天，Adobe发布AI模型Firefly，支持用文字生成图像、艺术字体。

能够说，2023年，AI绘画行业迎来了真正的大爆发。

调侃文心一言之余，客观来讲，AI生成照片本身就不是一件容易实现的事情。系统的语义理解能力、充分的数据标注、细节处理、用户的提示词选取，都在AI作图中起着重要功效。

AI行业资深从业者郭威告诉深燃，之前AI生成照片只需要确认风格、物品等，用GAN（生成式对抗网络）生成照片。文心一言和Midjourney这一代模型的做法是先理解自然语义，再生成照片。把自然语言输入到系统里，AI对语义的理解和人类的理解不可避免会有偏差。

“更大的难点，还是标注数据。语义比词组的空间更大，需要海量数据，况且标注难度和成本更高。”郭威说。

非常多人以为，系统生成照片有误时，后台改一个标注就能纠正系统了。例如生成“驴肉火烧”出了错，只是告诉系统这是一道菜，而不是一头驴就行了，但这种方式只是一对一修改而无一层层训练，修正了单个错误，并不会加强系统的理解能力，治标不治本。

亦便是说，即便是有海量开源的全世界数据库照片能够用，国内的系统在中文提示词与英文素材对应方面还需要做海量工作。

另一，AI生成的照片极难完善眼睛、手、脚等部位细节。始终败兴，行业内就有“AI不会画手”的说法，非常多人判断是不是AI作图，就看照片中的手画得怎么样。“由于深度学习神经网络无足够的数据学习手指与手指之间的架构规律，加上手指关节间特征属于细小颗粒度，生成的手容易出错。”资深AloT算法从业者连路诗说。日前除了MidjourneyV5，其他AI作图制品细节方面的问题还无完全处理。

到了最后生成照片环节，用户选取用什么提示词（prompt）和风格（style）来生成想要的照片亦很重要，新用户常常不得办法，很难找到精细的提示词或足够契合的风格。

另外，日前的AI绘图制品还存在有些一起的挑战。

连路诗说到，一方面是时效性不足，日前AI绘画知识库的更新、数据的引入不完全是实时的，倘若加入实时性数据，需要巨大的成本；另一方面，日前各系统对数据过滤的严谨程度不同样，有的设置了相对严格的禁用词，有的无，法律或道德边界不清。

还有一个是AI绘图带来的版权问题。日前行业内大部分企业不对外宣布自己用来训练AI的照片源自，这般的AI生成照片商用时，可能存在未知的法律危害。且日前AI作的图亦不受版权守护。

多久才可追上？

行业共性问题之外，按照多位从业者的说法，在数据、算法、算力三方面，文心一言都跟Midjourney差距不小。

数据方面，文心一言数据的数量和质量都需要提高。

连路诗解释，NLP（即natural language process，自然语言处理）分成几个过程，第1步是自然语言理解，例如，实体识别，系统会按照专属名词生成自己的理解；接下来是自然语言生成，包含生成文字和照片。大都数问题出在对自然语言的理解不准确，此时候就需要人工对句子进行数据处理、参数调节等。

“中文本身难在字与字之间无间距，人工分词一方面要隔开字词的间距，同期要界定动词、名词等词性，还要标注主语、谓语、宾语，以及是不是为常用词等”，连路诗弥补，“分词需要庞大的人力投入，通常一个小组最少需要5000人。AI机构一般把这一需要外包给人力成本较低的省份的机构，另一，AI生成照片的结果亦需要人类的反馈加强学习。”

基本标注工作做好之后，系统会将这些词转成向量进行计算，向量越不准确，生成的结果越模糊。“日前百度可能做了一部分工作，但还没达到能准确理解大部分语义的程度，能够判定为不及格。”连路诗说。

陈经亦说到，大模型需要的数据库里的“照片是要标注的，这更加大了收集整理照片的难度。当前亦有中文标准的训练数据，然则少非常多。因为发布时间匆忙，百度针对画图AI的中文输入词还没完全搞定，后续应该会按照用户反馈，把中文的提示词与英文的训练素材更好的对应上。”

第二大差距是算法。

算法方面，各机构在底层大模型的运用层数上有差别。连路诗认为，以文心一言日前在算法方面的表现来看，有可能与Midjourney等模型的深度神经网络的层数有十倍上下的差距。

“AI生成照片不准确还有一种可能性，该系统的底层架构不是深度神经网络，亦无按照底层Vector（向量）一点点像素级生成照片，而是系统先用搜索引擎匹配知识图谱，再生成图像，亦能够理解为拼凑贴图。神经网络在对照片进行计算的时候，本来就有照片的旋转、切割、拼凑，这般的系统生成的照片有可能是颗粒度很粗的片状照片拼凑出来的。”连路诗做了这般的推测。不外，文心一言属于哪种技术还不清楚。

第三，算力上的差距。OpenAI号叫作自己的模型是千亿规模参数，亦便是每次计算的时候持有1000张以上显卡分布式计算的算力。百度与国外几家重点科技企业的算力差距一样不小。

当然，百度和Midjourney日前的发展程度不一，与其发展周期亦相关系。

Midjourney于2022年3月首次面世，日前已然迭代到了第五代。百度文心一言所具备的AI作图功能，即文心一格，虽然在2022年8月就推出了，但日前无看到关联的升级迭代信息。而在AI行业，变化几乎是以天为单位的。

国内AI绘图多久能赶上国际水平？郭威对此比较阳光。在他看来，“数据方面虽然有差异，但最多亦仅有半年上下的差距，中文类的数据国内比国外更加多，拼命补一下能赶上。”

至于算法差异，他暗示，OpenAI等几家机构比Google、Facebook、百度等高出半年到一年的水平，之前由于不确定性大，各企业无重点布局，此刻验证这条路是有前途的，针对性追赶，火速亦能赶上。虽然OpenAI没开源，但从OpenAI出来的有些人火速亦会把技术思路共享到小圈子里，头部机构很容易跟进。

“算力的差距就很难弥补了，短期内难追上去，然则用一年多时间把国内系统做到国外80分或90分以上的程度是可能的。”郭威说。

无论怎样，接下来，AI绘画将会步行到舞台中央大放异彩是确定的事实，对各机构来讲，拼的是速度。行业规则是公开的，所有选手都在往前跑，此时候，竞争是最大的动力，拿结果说话才是硬道理。

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同意、说得对、没错、我也是这么想的等。

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