深度学习系列40：cogview生成模型

1. 模型介绍

开源地址见：https://github.com/THUDM/CogView
demo地址：https://agc.platform.baai.ac.cn/CogView/index.html
特点：基于中文
效果展示如下。在生成人像时，四肢细节有时会有些问题。

2. 快速上手

在gpu机器上拉取镜像：

docker pull cogview/cuda111_torch181_deepspeed040
./env/start_docker.sh && docker exec -it bg-cogview bash

cd /root/cogview # in the container

在pretrained/vqvae目录下，下载图像tokenizer：vqvae_hard_biggerset_011.pt：

wget https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/71607a5dca69417baa8c/?dl=1 -O pretrained/vqvae/vqvae_hard_biggerset_011.pt

在pretrained/cogview/下，从https://resource.wudaoai.cn/home?ind=2&name=WuDao%20WenHui&id=1399364355975327744下载cogview模型并解压：

接下来就可以运行啦：

• 文本生成图像：在input.txt中输入文字，然后执行
  ./scripts/text2image.sh --debug
  结果在samples_text2image/目录下

• 超分
  对上面生成的图片{image_path}执行：
  ./scripts/super_resolution.sh text\t{image_path}

• 图像转文本
  ./scripts/image2text.sh imagepath

3. 模型介绍

模型如下：

cogview的思想和dalle近似，将文本token和图像token输入transformer

• 文本token使用的是SentencePiece，token size为50000。
• 图像token使用的是VQVAE，$\mid V\mid =8192,d=256,H=W=256,h=w=32$，需要提前学习编码器和解码器参数。
• 将文本和图像tokens进行拼接，四个Seperator字符，[ROI1]（reference text of image），[ B A S E ] [BASE]，[BOI1]（beginning of image），[EOI1]（end of image）被添加到每个序列中以指示文字和图像的边界。所有序列裁剪或补全到1088的长度的sequence上。
• 主网络使用单向Transformer（GPT）。Transformer有48层，隐藏的大小为2560，40个注意力头和40亿个参数。损失函数为交叉熵损失。
• 每个batch包含6144个sequence，在512台V100机器上训练144000步。