谷歌再炫技派个AI，帮科幻大师刘宇昆把小说写了

发布时间：2022-11-03 10:15 所属栏目：16 来源：互联网

导读：近几年科技行业疯狂加注超大规模语言模型，一个最主要的成果就是人工智能创造内容（AIGC）技术突飞猛进。两年前 OpenAI 通过 GPT-3 模型展示了大语言模型的多样化实力。而最近各种 AI 基于文字提示生成图片的产品，更是数不胜数。有趣的是，今年以来 AIGC

近几年科技行业疯狂加注超大规模语言模型，一个最主要的成果就是“人工智能创造内容”（AIGC）技术突飞猛进。两年前 OpenAI 通过 GPT-3 模型展示了大语言模型的多样化实力。而最近各种 AI 基于文字提示生成图片的产品，更是数不胜数。

　　有趣的是，今年以来 AIGC 的风头基本都被Stable Diffusion、Craiyon、Midjourney等“小玩家”给抢了——像谷歌这样的 AI 巨头，反而没怎么见动静。

　　但其实谷歌并没有“躺平”。

　　临近年底，在11月2日早上，谷歌终于放出了大招。这家在 AI 研究上最久负盛名的硅谷巨头，居然一鼓作气发布了四项最新的 AIGC 技术成果，能够根据文本提示生成：

　　高分辨率长视频

　　3D模型

　　音乐

　　代码

　　以及可控文本生成技术。

　　“用 AI 赋能的生成式模型，具有释放创造力的潜能。通过这些技术，来自不同文化背景的人们都可以更方便地使用图像、视频和设计来表达自己，这在以前是无法做到的，”谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 说道。

　　他表示，经过谷歌研究人员的不懈努力，现在公司不仅拥有在生成质量方面在行业领先的模型，还在这些模型基础上取得了进一步创新。

　　这些创新，包括“超分辨率的视频序列扩散模型”——也即将AI“文生图”扩展到“文生视频”，并且仍然确保超高清晰度。

　　以及 AudioLM，一个无需文字和音乐符号训练，仅通过聆听音频样本，就可以继续生成填补乐曲的音频模型。

　　从生成文字，到生成代码、音频、图片、视频和3D模型，谷歌似乎正在证明 AIGC 技术的能力还远未达到边界，并且大有用武之地。

　　接下来，一起好好看看谷歌这次都放了哪些大招。

　　| AI 写作助手，深受刘宇昆喜爱？

　　说实话，看到谷歌做了一款 AI 写作工具的时候，硅星人是略微有点担心失业的……

　　但是了解了关于这款工具更多的情况之后，这种心情更多地转化成了欣慰。

　　我们一直在强调AI背后的“大语言模型”技术背景。而谷歌推出的 LaMDA Wordcraft，就是这样一款将语言模型核心功能发挥到极致的技术

　　LaMDA Wordcraft 是在 LaMDA 大语言模型的基础上开发了一个写作协助工具，是谷歌大脑团队、PAIR（People + AI Research）团队，以及 Magenta 音频生成项目组的合作结晶。

　　它的作用，是在创作者写作的过程当中，根据现有的文本产生新的想法，或者帮助重写已有文句，从而帮助创作者突破“创作瓶颈” （writer‘s block）。

　　LaMDA 本身的设计功能很简单：给定一个单词，预测下一个最有可能的单词是什么，也可以理解成完形填空或者句子补完。

　　但是有趣的是，因为 LaMDA 的模型规模和训练数据量实在是太大了（来自于整个互联网的文本），以至于它获得了一种“潜意识”的能力，可以从语言中学习很多更高层次的概念——而正是这些高层次概念，对于创作者的工作流程能够带来非常大的帮助。

　　谷歌在 Wordcraft 用户界面中设计了多种不同的功能，能够让创作者自己调整生成文本的风格。“我们喜欢把 Wordcraft 比喻成‘魔法文字编辑器’，它有着熟悉的网页编辑器的样子，背后却集成了一系列 LaMDA 驱动的强大功能，”谷歌网页如是写道。

　　你可以用 Wordcraft 重写语句，也可以让他把调节你的原始文本从而“更有趣”（to be funnier）或者“更忧郁” （to be more melancholy）一点。

　　在过去一年时间里，谷歌举行了一个“Wordcraft 作家研讨会”的合作项目，找来了13位专业作家和文字创作者进行了长期深入的合作，让他们在自己的创作过程中借助 Wordcraft 编辑器来创作短篇小说。

　　值得注意的是，知名科幻作家刘宇昆（热剧《万神殿》背后的小说作者、《三体》英文版译者）也参与了这一项目。

　　他在写作过程中遇到了一个场景，需要描述在商店里摆放的各种商品——过去此类写作细节比较容易打乱写作思路，但刘宇昆通过 Wordcraft 的帮助可以直接生成一个列表，节约了自己的脑容量，可以专心去写对故事更重要的东西。

　　而在另一个场景中，他发现自己的想象力被限制了，一直在重复熟悉的概念。于是他将“主动权”交给了 LaMDA，让它来开头，“这样就能够逼迫我探索一些从未想到过的可能性，发现新的写作灵感。”

　　你可以在 Wordcraft Writers Workshop 的官方页面（阅读原文按钮）中找到刘宇昆在 Wordcraft 帮助下撰写的短篇小说 Evaluative Soliloquies。顺便，他还借用 Imagen 为小说生成了几张插图：

　　| 超长、连贯性视频的生成，终于被攻破了？

　　大家对于 AI 文字生成图片应该都不算陌生了。最近一年里，有 DALL·E 2、Midjourney、Stable Diffusion、Craiyon（不分先后）等知名产品问世；而谷歌也有自己的AI 文字转图片模型，并且一做就是两个：Imagen（基于大预言模型和行业流行的扩散模型），和 Parti（基于谷歌自家的 Pathways 框架）。

　　尽管今年 AIGC 的热闹都被 Stable Diffusion 这些炸子鸡给抢光了，低调沉稳的谷歌并没有躺平。

　　当其他人都似乎“阶段性”满足于用文字提示做小图片时，谷歌其实已经在加速往前冲了：它比任何人都更早进入了“文字生成高分辨率视频”，这一从未被探索过的复杂技术领域。

　　“生成高分辨率，且在时间上连贯的视频，是非常困难的工作，” Google Research 高级研究总监 Douglas Eck 表示。

　　“不过好在，我们最近有两项研究，Imagen Video 和 Phenaki，可以解决视频生成的问题。”

　　你可以这样理解：文字转图片就是根据一段文字提示来生成一张（或者多张平行的图片），而 Imagen Video 和 Phenaki 是可以根据多条文字提示，来生成在时序上连贯的多张照片——也就是视频。

　　具体来说，Imagen Video 是通过文本生成图像的扩散模型，能够生成具有前所未有真实度的高清画面；同时由于建立在基于 Transformer 技术的大规模语言模型上，它也具备极强的语言理解能力。

　　而 Phenaki 则是完全通过大语言模型，在时序上不断生成 token 的方式来生成视频。它的优势在于能够生成极长（数分钟）的视频，且画面的逻辑和视觉连贯性更强。

一个蓝色的气球插在红杉树的树枝上

镜头从挂着蓝色气球的树上移到动物园门口

镜头快速移动到动物园内

第一人称视角：在一个美丽的花园内飞行

长颈鹿的头从旁边冒出来

长颈鹿走向一棵树

放大长颈鹿的嘴

长颈鹿靠近树枝，拿起一个蓝色的气球

一个带白线的蓝色气球向长颈鹿的头部飞去

长颈鹿在附近咀嚼蓝气球镜头

随着单个蓝气球的飞走而向上倾斜

　　“说句实在话，这个项目不是我做的，但我觉得它真的非常令人惊讶。”Eck 表示，这项技术最强大之处，就在于可以使用多条文字提示组成的序列，来生成超高清晰度的视频，带来一种全新的故事讲述的能力。

　　“当然，AI 视频生成技术还处在襁褓阶段，我们非常期待跟更多影视专业人士以及视觉内容创作者合作，看他们会如何使用这项技术。”

　　早年 OpenAI 发布 GPT 初代模型的论文标题很经典：“Language models are few-shot learners”，点出了大语言模型在极少量样本的基础上，就可以在多种自然语言处理类任务上展现出强大的能力——同时，这个标题预言了今后更强大的大语言模型，能够做到更多更厉害的事情。

　　而今天，谷歌展示的 AudioLM 纯音频模型就验证了这一预言。

　　AudioLM 是一个具备“长期连贯性”的高质量音频生成框架，不需要任何文字或音乐符号表示的情况下，只在极短（三四秒即可）的音频样本基础上进行训练，即可生成自然、连贯、真实的音频结果，而且不限语音或者音乐。

　　用 AudioLM 生成的语句，在句法和语义上仍然保持了较高的可信度和连贯性，甚至能够延续样本中说话人的语气。

　　更厉害的是，这个模型最初没有用任何音乐数据进行训练，结果却十分惊人：能够从任何乐器或乐曲录音中进行自动“续写”——这一事实，再一次展现出了大语言模型的真正实力。

　　下面的音频是一段20秒左右的钢琴曲，先听听感受一下：

　　实际上只有前4秒是给到模型的提示，后面都是 AudioLM自己“补完”的。而且也只有这一段4秒的音频样本，没有“钢琴”、“进行曲”等之类的专业文字提示作为补充。

　　“你不需要给它提供整段乐曲来学习，只要给它一小段，他就能直接在音乐的空间里开始续写——任何的音频片段都可以，无论是音乐还是语音。”Eck 表示，这种无参考的音频生成能力，早已超出了人们曾经对于 AI 创作能力的认知边界。

　　| 其他 AIGC 技术、产品

　　除了上述新技术之外，谷歌还宣布了在其他内容格式上的 AI 内容生成技术。

　　比如，在二维的图片/视频基础上，谷歌还让文字转 3D 模型成为了现实。通过结合 Imagen 和最新的神经辐射场（Neural Radiance Field）技术，谷歌开发出了DreamFusion 技术可以根据现有的文字描述，生成在具有高保真外观、深度和法向量的 3D 模型，支持在不同光照条件下进行渲染。

　　以及，谷歌在今年 I/O 大会上面向公众推出的尝鲜应用 AI Test Kitchen，也将在近期更新加入 LaMDA 模型创新所解锁的新功能。比如“城市梦想家” （City Dreamer）来用文字命令建造主体城市，或者“Wobble”来创造会扭动的卡通形象等。

　　用户可以在对应系统的应用商城中下载 AI Test Kitchen，并且前往谷歌网站申请测试资格，实测审批速度挺快。

　　“我们在神经网络架构、机器学习算法和应用于机器学习的硬件新方法方面取得的进展，帮助 AI 为数十亿人解决了重要的现实问题，”Jeff Dean 表示。

　　“更多的进展即将到来。我们今天分享的是对未来充满希望的愿景：AI 正让我们重新想象技术如何能够带来帮助。”

（编辑：ASP站长网）