节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。
针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
合集：
《AIGC 面试宝典》已圈粉无数！
论文：GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models
代码：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/openai/glide-text2im
技术交流群
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我们建了算法岗技术与面试交流群， 想要大模型技术交流、了解最新面试动态的、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。
想加入星球也可以如下方式：
方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：交流
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一、背景
在扩散模型经过了一系列发展之后，Openai 开始探索文本条件下的图像生成，并在这篇论文里对比了两种不同的 guidance 策略，分别是通过 CLIP 引导和 classifier-free 的引导。
验证了 classifier-free 的方式生成的图片更真实，与提示的文本有更好的相关性。并且使用 classifier-free 的引导的 GLIDE模型在 35 亿参数的情况下优于 120 亿参数的 DALL-E 模型
二、方法
作者训练的模型包括：
- 一个 35 亿参数量的 text-conditional 扩散模型，分辨率为 64*64
- 一个 15 亿参数量的 text-conditional 上采样扩散模型，将分辨率提升至 256x256
- 对于 CLIP guidance 模型，还额外训练了一个 64x64 noised ViT-L CLIP
三、效果
3.1 不同引导方式的对比：
3.2 定量对比
精选
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- Stable Diffusion 模型：LDM、SD 1.0, 1.5, 2.0、SDXL、SDXL-Turbo 等
- 文生图模型：AE、VAE、VQ-VAE、VQ-GAN、DALL-E 等 8 模型
- 一文搞懂 BERT（基于Transformer的双向编码器）
- 一文搞懂 GPT（Generative Pre-trained Transformer）
- 一文搞懂 ViT（Vision Transformer）
- 一文搞懂 Transformer
- 一文搞懂 Attention（注意力）机制
- 一文搞懂 Self-Attention 和 Multi-Head Attention
- 一文搞懂 Embedding（嵌入）
- 一文搞懂 Encoder-Decoder（编码器-解码器）
