NÜWA：女娲算法，多模态预训练模型，大杀四方！

论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.12417

源代码：https:// github.com/microsoft/NUWA

一、前言

今天分享的论文，主要提出了一个统一的多模态预训练模型，称为NÜWA，可以为各种视觉合成任务生成新的或操纵现有的视觉数据（即图像和视频）。针对不同场景同时覆盖语言、图像和视频，设计了3D Transformer编码器-****框架，不仅可以将视频作为3D数据处理，还可以分别将文本和图像作为1D和2D数据进行适配。还提出了3D Nearby Attention(3DNA)机制来考虑视觉数据的性质并降低计算复杂度。在8个下游任务上评估NÜWA。与几个强大的基线相比，NÜWA在文本到图像生成、文本到视频生成、视频预测等方面取得了最先进的结果。此外，它还显示了令人惊讶的良好的文本零样本能力——引导图像和视频处理任务。

8个任务的案例

二、背景

如今，网络变得比以往任何时候都更加视觉化，图像和视频已成为新的信息载体，并已被用于许多实际应用中。在此背景下，视觉合成正成为越来越受欢迎的研究课题，其目的是构建可以为各种视觉场景生成新的或操纵现有视觉数据（即图像和视频）的模型。

自回归模型【Auto-regressive models】在视觉合成任务中发挥着重要作用，因为与GAN相比，它们具有显式的密度建模和稳定的训练优势。早期的视觉自回归模型，如PixelCNN、PixelRNN、Image Transformer、iGPT和Video Transformer，都是以“pixel-by-pixel”的方式进行视觉合成的。然而，由于它们在高维视觉数据上的高计算成本，这些方法只能应用于低分辨率的图像或视频，并且难以扩展。

最近，随着VQ-VAE作为离散视觉标记化方法的出现，高效和大规模的预训练可以应用于图像的视觉合成任务（例如DALL-E和CogView) 和视频（例如GODIVA）。尽管取得了巨大的成功，但此类解决方案仍然存在局限性——它们分别处理图像和视频，并专注于生成它们中的任何一个。这限制了模型从图像和视频数据中受益。

三、NÜWA的表现

Text-To-Image(T2I)

一只戴着护目镜，盯着摄像机的狗

Sketch-To-Image (S2I)

草图转图片任务，就是根据草图的布局，生成对应的图片

Image Completion (I2I)

图像补全，如果一副图片残缺了，算法可以自动“脑补”出残缺的部分

Image Manipulation (TI2I)

图片处理，根据文字描述，处理图片

例如：有一副草原的图片，然后增加一段描述：一匹马奔跑在草原上，然后就可以生成对应的图片。

Video

四、新框架

NÜWA模型的整体架构包含一个支持多种条件的 adaptive 编码器和一个预训练的****，能够同时使图像和视频的信息。对于图像补全、视频预测、图像处理和视频处理任务，将输入的部分图像或视频直接送入****即可。

而编码****都是基于一个3D NEARBY SELF-ATTENTION（3DNA）建立的，该机制可以同时考虑空间和时间轴的上局部特性，定义如下：

W 表示可学习的权重，X 和 C 分别代表文本、图像、视频数据的 3D 表示。

3DNA考虑了完整的邻近信息，并为每个token动态生成三维邻近注意块。注意力矩阵还显示出3DNA的关注部分（蓝色）比三维块稀疏注意力和三维轴稀疏注意力更平滑。

3D DATA REPRESENTATION

为了涵盖所有文本、图像和视频或其草图，研究者将它们全部视为标记并定义统一的 3D符号X∈Rh×w×s×d，其中h和w表示空间轴（分别为高度和宽度）中的标记数量，s表示时间轴上的标记数量，d是每个标记的维度。

3D NEARBY SELF-ATTENTION

基于之前的3D数据表示定义了一个统一的3D Nearby Self-Attention (3DNA) 模块，支持自注意力和交叉注意力。首先给出方程中3DNA的定义：

并在如下等式中介绍详细的实现。

3D ENCODER-DECODER

开始介绍基于3DNA构建的3D编码-****。为了在C∈Rh′×w′×s′×din的条件下生成目标Y∈Rh×w×s×dout，Y和C的位置编码通过考虑高度、宽度和时间轴的三个不同的可学习词汇更新。

然后，条件C被输入到具有L 3DNA层堆栈的编码器中，以对自注意力交互进行建模，第l层在等式中表示：

同样，****也是一堆L 3DNA层。****计算生成结果的自注意力以及生成结果和条件之间的交叉注意力。第l层表示如下等式。

五、实验简单分析

图

其他实验可在论文中获取！