苹果和香港中文大学的研究人员推出新型图像生成模型DART，这个模型的目标是让计算机能够根据文本描述生成高质量的图像。DART是一个基于Transformer架构的模型，它在非马尔可夫框架内统一了自回归（AR）和扩散。DART使用与标准语言模型相同架构的AR模型，迭代地对图像块进行空间和光谱去噪。DART不依赖于图像量化，这使得在保持灵活性的同时，更有效地进行图像建模。此外，DART可以无缝地使用文本和图像数据在统一模型中进行训练。我们的方法在类条件生成和文本到图像生成任务上展示了竞争性的性能，提供了传统扩散模型的可扩展、高效替代方案。通过这个统一的框架，DART为可扩展、高质量的图像合成设定了新的基准。
主要功能：
DART的主要功能是将文本转换成图像。比如，你给DART一个描述：“一只坐在冰激淋甜筒上的北极熊，它的皮毛上滴落着巧克力酱。”DART就能根据这个描述生成一张图片。
主要特点：
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非马尔可夫过程： DART不依赖于传统的马尔可夫链过程，这意味着它在生成图像时可以考虑到整个生成过程中的所有步骤，而不是仅仅依赖前一个步骤，这让生成的图像更加连贯和准确。 -
自回归和扩散模型的结合： DART结合了自回归模型和扩散模型的优点，自回归模型擅长处理序列数据，而扩散模型则擅长逐步去除噪声来生成图像。 -
灵活高效： DART在训练和推理时更加灵活和高效，它可以在不同的分辨率和条件下生成图像，而且不需要大量的计算资源。
工作原理：
DART的工作原理可以想象成一位画家在作画。首先，画家（DART模型）根据文本描述构思画面。然后，他开始在画布上作画，但不是一蹴而就，而是先画一个草图，然后逐步细化。每一步，画家都会检查并修正画作中的错误或模糊的部分（去噪声），直到最终完成一幅精细的画作（生成清晰的图像）。
具体应用场景：
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内容创作： 艺术家和设计师可以使用DART来生成独特的图像，作为创作灵感的起点。 -
游戏和电影制作： 在游戏或电影的前期制作中，DART可以用来快速生成场景概念图。 -
广告和营销： 企业可以使用DART来根据产品描述生成吸引人的广告图像。 -
教育： 在教育领域，DART可以帮助学生通过图像更好地理解复杂的文本材料。
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