哈佛大学砸场子：DALL-E 2只是「粘合怪」，生成正确率只有22%

哈佛大学砸场子：DALL-E 2只是「粘合怪」，生成正确率只有22%-51CTO.COM

​DALL-E 2刚发布的时候，生成的画作几乎能完美复现输入的文本，高清的分辨率、强大的绘图脑洞也是让各路网友直呼「太炫酷」。

但最近哈佛大学的一份新研究论文表明，尽管DALL-E 2生成的图像很精致，但它可能只是把文本中的几个实体粘合在一起，甚至都没有理解文本中表述的空间关系！

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2208.00005.pdf

数据链接：https://osf.io/sm68h/

比如说给出一句文本提示为「A cup on a spoon」，可以看到DALL-E 2生成的图像中，可以看到有部分图像就没有满足「on」关系。

 但在训练集中，DALL-E 2可能见到的茶杯和勺子的组合都是「in」，而「on」则比较少见，所以在两种关系的生成上，准确率也并不相同。

所以为了探究DALL-E 2是否真的能理解文本中的语义关系，研究人员选择了15类关系，其中8个为空间关系（physical relation），包括in, on, under, covering, near, occluded by, hanging over和tied to；7个动作关系（agentic relation），包括pushing, pulling, touching, hitting, kicking, helping和hindering.

文本中的实体集合限制为12个，选取的都是简单的、各个数据集中常见的物品，分别为：box, cylinder, blanket, bowl, teacup, knife; man, woman, child, robot, monkey和iguana（鬣蜥）.

对于每类关系，创建5个prompts，每次随机选择2个实体进行替换，最终生成75个文本提示。提交到DALL-E 2渲染引擎后，选择前18张生成图像，最终获得1350张图像。

随后研究人员从180名标注人员中通过常识推理测试选拔出169名参与到标注的过程。

实验结果发现，DALL-E 2生成的图像和用于生成图像的文本提示之间一致性的平均值在75个prompt中仅为22.2%

 不过很难说DALL-E 2到底是否真正「理解」了文本中的关系，通过观察标注人员的一致性评分，按照0％、25％和50％的一致同意阈值来看，对每个关系进行的Holm-corrected的单样本显著性检验表明，所有15个关系的参与者同意率在α = 0.95（pHolm < 0.05）时都明显高于0%；但只有3个关系的一致性明显高于25%，即touching, helping和kicking，没有关系的一致性高于50%。

所以即使不对多重比较进行校正，事实就是DALL-E 2生成的图像并不能理解文本中两个物体的关系。

 结果还表明，DALL-E在把两个不相关物体联系在一起的能力可能没有想象中那么强，比如说「A child touching a bowl」的一致性达到了87%，因为在现实世界中的图像，孩子和碗出现在一起的频率很高。

 而「A monkey touching an iguana」生成的图像，最终一致率只有11%，而且在渲染出来的图像中甚至会出现物种错误。

 所以DALL-E 2中的图像部分类别是开发较完善的，比如孩子与食物，但有些类别的数据中还需要继续训练。

不过当前DALL-E 2在官网上还是主要展示其高清晰度和写实风格，还没有搞清楚其内在到底是把两个物体「粘在一起」，还是真正理解文本信息后再进行图像生成。

研究人员表示，关系理解是人类智力的基本组成部分，DALL-E 2在基本的空间关系方面表现不佳（例如on，of）表明，它还无法像人类一样如此灵活、稳健地构建和理解这个世界。

不过网友表示，能开发出「胶水」把东西粘在一起已经是一个相当伟大的成就了！DALL-E 2并非AGI，未来仍然有很大的进步空间，至少我们已经开启了自动化生成图像的大门！

 DALL-E 2还有啥问题？

 实际上，DALL-E 2一发布，就有大量的从业者对其优点与缺陷进行了深入剖析。

博客链接：https://www.lesswrong.com/posts/uKp6tBFStnsvrot5t/what-dall-e-2-can-and-cannot-do

用GPT-3写小说略显单调，DALL-E 2可以为文本生成一些插图，甚至对长文本生成连环画。

比如说DALL-E 2可以为图片增加特征，如「A woman at a coffeeshop working on her laptop and wearing headphones, painting by Alphonse Mucha」，可以精确生成绘画风格、咖啡店、戴耳机、笔记本电脑，等等。

 但如果文本中的特征描述涉及两个人，DALL-E 2可能就会忘了哪些特征属于哪个人物，比如输入文本为：

a young dark-haired boy resting in bed, and a grey-haired older woman sitting in a chair beside the bed underneath a window with sun streaming through, Pixar style digital art.

一个年轻的黑发男孩躺在床上，一个灰头发的老妇坐在窗户下面的床旁边的椅子上，阳光穿过，皮克斯风格的数字艺术。

 可以看到，DALL-E 2可以正确生成窗户、椅子和床，但在年龄、性别和头发颜色的特征组合上，生成的图像略显迷茫。

另一个例子是让「美国队长和钢铁侠并排站」，可以看到生成的结果很明显具有美国队长和钢铁侠的特征，但具体的元素却安在了不同的人身上（比如钢铁侠带着美国队长的盾牌）。

如果是特别细节的前景与背景，模型可能也无法生成。

比如输入文本是：

Two dogs dressed like roman soldiers on a pirate ship looking at New York City through a spyglass.

两只狗在海盗船上像罗马士兵一样用小望远镜看纽约市。

这回DALL-E 2直接就罢工了，博文作者花了半个小时也没搞定，最终需要在「纽约市和海盗船」或「带着望远镜、穿着罗马士兵制服的狗」之间进行选择。

Dall-E 2可以使用通用的背景来生成图像，比如城市、图书馆中的书架，但如果这不是图像的主要重点，那么想要获得更细的细节往往会变得非常难。

尽管DALL-E 2能生成常见的物体，比如各种花里胡哨的椅子，但要是让它生成一个「奥拓自行车」，结果生成的图片和自行车有点像，又不完全是。

 而谷歌图片下搜索的Otto Bicycle则是下面这样的。

 DALL-E 2也无法拼写，但偶尔也会完全巧合地正确拼写出一个单词，比如让它在停车标志上写下STOP

虽然模型确实能生成一些「可识别」的英语字母，但连起来的语义和预期的单词还有差别，这也是DALL-E 2不如第一代DALL-E的地方。

 在生成乐器相关的图像时，DALL-E 2似乎是记住了人手在演奏时的位置，但没有琴弦，演奏起来稍显尴尬。

 DALL-E 2还提供了一个编辑功能，比如生成一个图像后，可以使用光标突出显示其区域，并添加修改的完整说明即可。

但这项功能并非一直有效，比如想给原图加个「短发」，编辑功能总是能在奇怪的地方加点东西。

 技术还在不断更新发展，期待DALL-E 3！