论文链接：https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
DALLE3 API：https://github.com/Agora-X/Dalle3
官网链接：添加链接描述

DALLE3讲解视频：B站视频
推荐DALLE2的讲解视频：B站：跟李沐学AI 之前精讲的DALLE2论文

北理&上海AI Lab&清华提出 Mini DALL·E 3：https://arxiv.org/pdf/2310.07653.pdf
code：https://github.com/Zeqiang-Lai/Mini-DALLE3

要点分析

文章主要在讲：通过更好的文本标注（Better Captions），提升图像生成质量

1. 摘要（Abstract）

• 解决问题：因为数据比较noise，很难按照prompt生成需要的图片
• 方法/贡献：提出image captioner（图片标注器），生成图像精准的标注，去训练模型

3. 文章主体

3.1. 数据生成方法

• 两种标注模式：
  • 1.短标注：只描述主要物体，主体
  • 详细标注：主体、环境、背景、文字、风格等
    • Clip scores高于短标注
• 生成标注+原始文本标注的比例【意思train的时候加入生成标签，test的时候不加入呗？】
  • 混合原因：生成文本是基于数据的模式，用户的文本（原始标注）有自己的风格，原始标注相当于正则
  • 95%> 90% > 80%，但是不是100%最好
• 用户的prompt简短，不能充分发挥模型能力
  • 用GPT扩写用户的prompt

3.2. 评估方式

• 自动评估：
  • Clip scores：用Ms COCO的caption生成图片，然后用Clip scores去评估图片文本之间的匹配程度
  • Drawbench：Images提出的比较全的评测prompts，然后用GPT-V（多模态）来评估生成突破和Prompts的匹配度（生成模型评估生成模型hh）
  • T2l-Compbench：与Drawbench类似，区别在于GPT-V换成VQA
• 人工评估：
  • Prompt fllowing：Prompts和图像匹配程度
  • style：图片质量，评估者是看不到Prompts，直接看两张图片哪个更好
  • coherence：观察不合理的结构，虚幻的场景人工评估打低分，作者换成用MS COCO的Caption生成的图像去做评估

4. 实验效果

• 评估结果：DALL-E 3 > Midjourney 5.2 > Stable Diffusion XL > DALL-E 2

5. 总结

方法局限性：

• 位置关系不准确
• 文字的生成不行：因为T5 text encoder的局限性，它会把用户的prompts分隔开，整体把握小