CHUNFANG：大家最近在聊的热门词儿 DALL·E 是什么？具备什么功能？
大铮：DALL·E 能按照文字的描述，画出十分自然的图像。
目前的模型对于选词比较敏感，官方释出的例子是类似完形填空的形式，给句子中的名词位置挖了空，并提供了候选的词汇。
我们选择了一个拟物的句子来展示DALL·E的能力。我们来看几个例子：
第一个句子是：“一个长得像猪的闹钟”。
于是，DALL·E 生成了这样的图片：
第二个句子是：“一个长得像猪的手提包”：
接下来我们把 “猪” 换成 “桃子” ：
最后我们看看 “桃子风格的，皮质扶手椅”：
在这里我们看到了一件有意思的事情：对于闹钟，手提包这些生活中本身就有各种形式的物体，DALL·E会生成形状各异的物体，且都很好得捕捉到了物体本身的特性。
比如闹钟的表盘和手提包的背带。而我们却没有看到长得像桃子的皮质扶手椅，DALL·E在这里采用的外观特性是桃子特有的粉色。
除了拟物，DALL·E 可以做的还有更多，画油画，设计服装，布置房间，画emoji，等等。mixlab对此有更多介绍，或者你可以直接在openAI的官网试一试。
https://openai.com/blog/dall-e/
CHUNFANG：DALL·E 算是横空出世吗？
大铮：DALL·E不是一个架空的作品，Openai在去年发布了GPT-3（见跨模态专栏第一期）和Image GPT两个模型，各自分别能完成多种类的文本任务以及补全图像中的空缺部分。
DALL·E的模型在技术上来讲和GPT-3应该是大同小异的，同样采用了Transformer模型。因此这个作品更像是在秀肌肉（当然我得承认肌肉线条非常优美）。
DALL·E有120亿的参数，但和GPT-3的1750亿相比相形见绌，但这不是因为Openai没有这个财力去训练一个更大的模型，而可能是收集能够用来的训练的“图片-文本”对的成本很高（Openai为此收集了4亿个“图片-文本”对，文章的作者在Reddit的问答汇总也提到“这大概是最困难的部分”），远没有收集大量文本来的容易，而愈大的模型意味着愈大的训练样本数量。
CHUNFANG：DALL·E有什么惊人之处？
大铮：在介绍DALL·E时我就惊讶于ta能够很聪明地捕捉到每个事物的特性，并且合理地组织在了一起。
这个能力在之前一直被认为需要更多的人类常识的参与，光给模型看一大堆样本是做不到的。但事实上DALL·E做的很好，仿佛是真的理解了我们的真实世界。
CHUNFANG：但是有失败的案例吗？
大铮：当然哈哈哈。因为之前就说这是一项秀肌肉的工作，即使这些例子都是精挑细选出来的，但只要花点时间还是能够找出一些没做对的合成图像。
比如“印着蓝色草莓图样的拿铁咖啡”：
CHUNFANG：还有哪些关于DALL·E有趣的讨论？
大铮：外国网友真的是很好玩，我来贴两个：
→ 它生成来美丽的紫色路标。我建议我们将所有路标更改为紫色！
→ 我们用深度学习发现了魔术。即使知道它是如何工作的，它仍然像是魔术。“给我一把像牛油果一样的椅子。不，比这还要毛绒绒的……”
最后说说我个人的看法：
DALL·E给我们展现的效果无疑是非常震撼的，有了合理的创造能力的加持，未来能被设计师用作创作的素材库也是很有可能的。相比较于现有的搜索引擎，DALL·E更像是一个创造引擎，这在以前是没有过的。
设计：朱柏丞
编辑：chunfang
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