最近谷歌宣布推出了Imagen 3，进一步增强了文本生成图片的技术能力。Imagen 3在文本语义还原、色彩搭配、文本嵌入、图像细节、光影效果等方面都比Imagen 2有了大幅度的提升。目前Imagen 3已经可以在美国地区使用，未来谷歌会持续扩大使用范围。
传统的扩散模型在处理高维复杂数据、图像质量和多样性以及训练稳定性方面有一些缺点，同时开发成本也比较高。在这种背景下谷歌推出了使用了潜空间扩散模型的Imagen 3。
潜空间是指一个被压缩的表示形式，模型可以在这个表示形式中进行操作，而不是直接在原始图像像素上进行，使得Imagen 3更容易处理高分辨率图像。Imagen 3避免了直接在像素级进行复杂的计算，而是专注于学习图像的高级特征表示。在Imagen 3模型中，数据不再是静态的实体，而是被视为一个动态的、随时间演变的过程。这个过程从数据的清晰状态开始，逐渐向混沌状态过渡，将数据点推向一个模糊不清的潜空间。然后模型需要逆转这一过程，从充满噪声的潜空间中，逐步恢复出清晰的数据图像。
简而言之，潜空间扩散模型就像是一位艺术家在创作一幅画，首先在画布上随意涂抹颜料，然后逐渐勾勒出清晰的轮廓和细节。潜空间扩散模型就是以这种逆过程，从混沌中寻找秩序，从噪声中提炼出有意义的信息。
Imagen 3使用潜空间扩散模型的优势
1、极大地提升了图像的生成质量。传统模型在生成高分辨率图像时，往往难以平衡图像的细节和整体的一致性。而Imagen 3通过潜空间的逆向过程，能够在保持图像细节的同时，生成高分辨率、高清晰度的图像。
2、潜空间扩散模型在处理复杂文本提示时表现出了卓越的能力。不仅能够理解文本的基本含义，还能够捕捉到文本中隐含的细微差别和深层含义，从而生成与文本描述高度一致的图像。
3、潜空间扩散模型的逆向生成过程为模型提供了更多的创新空间。在逆扩散过程中，模型可以探索不同的图像生成路径，从而生成出更加多样化和具有创新性的图像。这种创新性不仅体现在图像的多样性上，还体现在模型能够根据文本描述创造出全新的视觉内容。
Imagen 3在大规模且丰富的数据集上进行了预训练，使得模型能够学习到图像内容和文本描述之间的复杂关联。然后模型通过多阶段的扩散过程，学习如何在潜空间中表示这些图像和文本，包括学习如何将图像和文本映射到一个共同的潜在空间，并在引入噪声后，如何将数据点从清晰状态转变为模糊状态，最终在逆向过程中从噪声中恢复出清晰的图像。
团队将Imagen 3与Imagen 2、DALL・E-3、Midjourney v6、SD3和Stable Diffusion XL 1.0等先进的模型进行了对比，通过广泛的人类评估和基准测试评估，Imagen 3在多个方面展现出了卓越的性能。
Imagen 3在提示-图像对齐方面也表现出了极强的能力，能够准确地将输入的文本提示转化为相应的图像内容，与DALL・E-3等他模型相比，对提示的理解更为精准，生成的图像能够更紧密地贴合提示的意图。
