近日,IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心(简称 IDEA 研究院 CCNL)开源了首个中文版本 Stable Diffusion AIGC 模型——太乙,让中文世界得以拥有具备中国文化内核的 AIGC 模型,未来更好地助力中国 AIGC 文化产业数字化转型的创新发展。
生成内容一直被视为 AI 领域中最具有挑战性的能力,最近大火的 AI 绘画背后,是 Stable Diffusion 模型的开源,催生了众多 AI 绘画的应用,得益于 Stability AI 的开源精神,这一创变推动了整个以英文为主的下游文生图生态的蓬勃发展。
然而在国内,目前大部分团队主要是基于翻译 API + 英文 Stable Diffusion 模型进行开发,但由于中英文之间存在文化差异,这种模型遇到中文独特的叙事和表达时,很难给出正确匹配的图片内容。IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文版本的 Stable Diffusion 模型“太乙 Stable Diffusion”,让中文的世界真正拥有具备中国文化内核的 AIGC 模型。
1. 太乙 Stable Diffusion 纯中文版本:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1
2. 太乙 Stable Diffusion 中英双语版本:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1
第一个开源中文 CLIP 模型
2022 年 7 月,IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文 CLIP 模型,目前已经有 4 个版本。
1. Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese
2. Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese
3. Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese
4. Taiyi-CLIP-RoBERTa-326M-ViT-H-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-RoBERTa-326M-ViT-H-Chinese
以 Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese 为例,IDEA 研究院 CCNL 用中文语言模型替换了开源的英文 CLIP 中语言编码器,在训练过程中冻结了视觉编码器并且只微调这个中文语言模型,在 1 亿级别的中文数据上训练了 24 个 epoch,一共过了约 30 亿中文图文数据,得到了这个包含图片信息的中文表征语言模型,为后续训练中文 Diffusion 相关的模型奠定了重要的基础。
第一个开源中文 Disco Diffusion 模型
2022 年 10 月,IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文 Disco Diffusion 模型 Taiyi-Diffusion-532M-Nature-Chinese,该模型由 Katherine Crowson’s 的无条件扩散模型在自然风景图上微调而来。结合 Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese 可以实现中文生成各种风格的风景图片。
第一个开源中文 Stable Diffusion 模型
2022 年 11 月,IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文 Stable Diffusion 的模型和中英双语 Stable Diffusion 模型。
太乙 Stable Diffusion 纯中文版本(Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1)
该模型利用已经开源的太乙 CLIP 模型 (Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese) 替换了英文 Stable-Diffusion-v1-4 中的语言编码器,因为太乙 CLIP 模型已经具备了很强的中文图文概念,所以直接冻结英文 Stable Diffusion 的生成模型部分,在亿级别的高质量数据上微调语言编码器,调整学习率等超参数,将太乙 CLIP 模型理解的中文图文概念与 Stable Diffusion 生成能力对齐。
太乙 Stable Diffusion 中英双语版本(Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1)
不同于太乙 Stable Diffusion 纯中文版本,这个模型希望在支持中文的情况下,同时能保留 Stable-Diffusion-v1-4 的英文生成能力。由于 Stable-Diffusion-v1-4 原有语言模型不具备太乙 CLIP 模型强大的中文图文概念,IDEA 研究院 CCNL 希望在它的基础上增加了中文数据训练,这里采取了两阶段的训练。第一阶段也是冻住 Stable-Diffusion-v1-4 的生成模型部分,在亿级别的高质量数据上微调语言编码器,调整学习率等超参数,训练语言模型中文部分的表征。第二阶段放开 Stable-Diffusion-v1-4 的生成模型部分,增强中文引导图片生成的能力,目前训练中的一个 checkpoint 已取得不错的效果并进行了开源。
如果需要进行古诗场景、中文概念生成,建议尝试中文版本 Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1。如果需要一些通用场景和概念的生成,尤其是有中文混合英文需要,建议尝试中英双语版本 Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1。
目前在庞大的中国市场中,有将近 10 亿的文化产业正在被 AIGC 冲击并快速创新发展,也有更多的新机遇在裂变中产生。
由于此前的 AIGC 模型还无法和特殊的中国文化背景相结合,致力于成为中文认知智能的基础设施的 IDEA 研究院 CCNL,希望通过推出太乙模型,助力加快在 AIGC 全球市场化中中国的文化产业数字化转型的创新发展,促进各个相关行业的升级。而太乙所在的封神榜预训练模型开源体系,已经开源 80 个模型,覆盖 AIGC、自然语言理解、受控文本生成等多个领域,成为中文最大的预训练模型开源体系。基于封神榜模型的 GTS 模型生产平台,自动生产的 1 亿参数模型,击败众多百亿千亿参数模型,进入 FewCLUE 榜单前三名,机器自动化生成模型的能力达到了算法专家水平,AI 生产 AI 的时代正在到来。
IDEA 研究院 CCNL 认为,在 AIGC 中,人的作用是更为重要的,生成式 AI 应悄无声息地融入大众生活中并更好地帮助人类拓展想象力边界。所以,与 AI 互动生产的内容,是帮助 AIGC 走向下一个生产力阶段的关键。除了基础模型和基础算法的研究之外,团队还在研究更精准的文本生成和基于中文文本的交互式图片编辑。以太乙为核心的 AIGC 模型会持续更新和升级,敬请期待。
1.封神榜总论文(中英双语):
https://arxiv.org/abs/2209.02970
2.封神榜主页:
https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM
3.huggingface 地址:
https://huggingface.co/IDEA-CCNL
4.封神榜 doc:
https://fengshenbang-doc.readthedocs.io/zh/latest/
(文章来源:机器之心)
近日,IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心(简称 IDEA 研究院 CCNL)开源了首个中文版本 Stable Diffusion AIGC 模型——太乙,让中文世界得以拥有具备中国文化内核的 AIGC 模型,未来更好地助力中国 AIGC 文化产业数字化转型的创新发展。
生成内容一直被视为 AI 领域中最具有挑战性的能力,最近大火的 AI 绘画背后,是 Stable Diffusion 模型的开源,催生了众多 AI 绘画的应用,得益于 Stability AI 的开源精神,这一创变推动了整个以英文为主的下游文生图生态的蓬勃发展。
然而在国内,目前大部分团队主要是基于翻译 API + 英文 Stable Diffusion 模型进行开发,但由于中英文之间存在文化差异,这种模型遇到中文独特的叙事和表达时,很难给出正确匹配的图片内容。IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文版本的 Stable Diffusion 模型“太乙 Stable Diffusion”,让中文的世界真正拥有具备中国文化内核的 AIGC 模型。
1. 太乙 Stable Diffusion 纯中文版本:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1
2. 太乙 Stable Diffusion 中英双语版本:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1
第一个开源中文 CLIP 模型
2022 年 7 月,IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文 CLIP 模型,目前已经有 4 个版本。
1. Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese
2. Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese
3. Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese
4. Taiyi-CLIP-RoBERTa-326M-ViT-H-Chinese:https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-RoBERTa-326M-ViT-H-Chinese
以 Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese 为例,IDEA 研究院 CCNL 用中文语言模型替换了开源的英文 CLIP 中语言编码器,在训练过程中冻结了视觉编码器并且只微调这个中文语言模型,在 1 亿级别的中文数据上训练了 24 个 epoch,一共过了约 30 亿中文图文数据,得到了这个包含图片信息的中文表征语言模型,为后续训练中文 Diffusion 相关的模型奠定了重要的基础。
第一个开源中文 Disco Diffusion 模型
2022 年 10 月,IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文 Disco Diffusion 模型 Taiyi-Diffusion-532M-Nature-Chinese,该模型由 Katherine Crowson’s 的无条件扩散模型在自然风景图上微调而来。结合 Taiyi-CLIP-Roberta-large-326M-Chinese 可以实现中文生成各种风格的风景图片。
第一个开源中文 Stable Diffusion 模型
2022 年 11 月,IDEA 研究院 CCNL 开源了第一个中文 Stable Diffusion 的模型和中英双语 Stable Diffusion 模型。
太乙 Stable Diffusion 纯中文版本(Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1)
该模型利用已经开源的太乙 CLIP 模型 (Taiyi-CLIP-RoBERTa-102M-ViT-L-Chinese) 替换了英文 Stable-Diffusion-v1-4 中的语言编码器,因为太乙 CLIP 模型已经具备了很强的中文图文概念,所以直接冻结英文 Stable Diffusion 的生成模型部分,在亿级别的高质量数据上微调语言编码器,调整学习率等超参数,将太乙 CLIP 模型理解的中文图文概念与 Stable Diffusion 生成能力对齐。
太乙 Stable Diffusion 中英双语版本(Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1)
不同于太乙 Stable Diffusion 纯中文版本,这个模型希望在支持中文的情况下,同时能保留 Stable-Diffusion-v1-4 的英文生成能力。由于 Stable-Diffusion-v1-4 原有语言模型不具备太乙 CLIP 模型强大的中文图文概念,IDEA 研究院 CCNL 希望在它的基础上增加了中文数据训练,这里采取了两阶段的训练。第一阶段也是冻住 Stable-Diffusion-v1-4 的生成模型部分,在亿级别的高质量数据上微调语言编码器,调整学习率等超参数,训练语言模型中文部分的表征。第二阶段放开 Stable-Diffusion-v1-4 的生成模型部分,增强中文引导图片生成的能力,目前训练中的一个 checkpoint 已取得不错的效果并进行了开源。
如果需要进行古诗场景、中文概念生成,建议尝试中文版本 Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1。如果需要一些通用场景和概念的生成,尤其是有中文混合英文需要,建议尝试中英双语版本 Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1。
目前在庞大的中国市场中,有将近 10 亿的文化产业正在被 AIGC 冲击并快速创新发展,也有更多的新机遇在裂变中产生。
由于此前的 AIGC 模型还无法和特殊的中国文化背景相结合,致力于成为中文认知智能的基础设施的 IDEA 研究院 CCNL,希望通过推出太乙模型,助力加快在 AIGC 全球市场化中中国的文化产业数字化转型的创新发展,促进各个相关行业的升级。而太乙所在的封神榜预训练模型开源体系,已经开源 80 个模型,覆盖 AIGC、自然语言理解、受控文本生成等多个领域,成为中文最大的预训练模型开源体系。基于封神榜模型的 GTS 模型生产平台,自动生产的 1 亿参数模型,击败众多百亿千亿参数模型,进入 FewCLUE 榜单前三名,机器自动化生成模型的能力达到了算法专家水平,AI 生产 AI 的时代正在到来。
IDEA 研究院 CCNL 认为,在 AIGC 中,人的作用是更为重要的,生成式 AI 应悄无声息地融入大众生活中并更好地帮助人类拓展想象力边界。所以,与 AI 互动生产的内容,是帮助 AIGC 走向下一个生产力阶段的关键。除了基础模型和基础算法的研究之外,团队还在研究更精准的文本生成和基于中文文本的交互式图片编辑。以太乙为核心的 AIGC 模型会持续更新和升级,敬请期待。
1.封神榜总论文(中英双语):
https://arxiv.org/abs/2209.02970
2.封神榜主页:
https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM
3.huggingface 地址:
https://huggingface.co/IDEA-CCNL
4.封神榜 doc:
https://fengshenbang-doc.readthedocs.io/zh/latest/
(文章来源:机器之心)