解锁 DALL・E 3：文生图多模态大模型的无限可能

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

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GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百七十二

解锁 DALL・E 3：文生图多模态大模型的无限可能

7.2 OpenAI多模态大模型DALL·E 3、GPT-4V、GPT-4o、Sora
在当今AI时代，人工智能已经从简单的自动化工具转变为能够理解和创造复杂内容的智能系统。OpenAI作为这一变革的先锋，不断推动着AI技术的边界。接下来将探索OpenAI推出的四款革命性的多模态大模型：DALL·E 3、GPT-4V、GPT-4o、Sora。这些模型代表了AI在处理和理解多种类型数据方面的新高度，它们不仅能够生成文本和图像，还能够理解和生成视频内容，甚至进行实时的多模态交互。接下来，将逐一深入探讨这些模型的特点及能力。
7.2.1文生图多模态大模型DALL·E 3
DALL·E 3是OpenAI开发的第三代图像生成模型，DALL·E 3与前两代DALL·E、DALL·E 2相比，在语义理解、图片质量、图片修改、图片解读、长文本输入等方面实现了质的飞跃，尤其是与ChatGPT的结合，成为OpenAI全新的王牌应用。DALL·E 3基于Transformer架构，采用了编码器-解码器结构，并通过大规模的数据集进行自监督学习，从而能够理解复杂的文本提示并生成与之相匹配的图像。
DALL-E 3技术架构主要分为图像描述生成和图像生成两大模块。
1.图像描述生成模块
在DALL·E 3的图像描述生成模块中，融合了CLIP图像编码器与GPT语言模型的强大功能，实现了从图像到精细文字描述的高效转换。这一模块不仅为后续的图像生成提供了丰富且准确的语义指导，还体现了深度学习在跨模态理解和生成上的最新进展。下面是各个子模块的具体功能和优化策略的介绍：
1）CLIP图像编码器
CLIP是一种先进的图像-文本匹配模型，它能将图像转换为固定长度的向量，这些向量富含图像的语义信息。在DALL·E 3中，CLIP的图像编码器被用来将训练图像转换成紧凑的特征向量，这些向量随后与语言模型的输入相结合，作为生成描述的条件信息。
2）GPT语言模型
DALL·E 3采用GPT架构来建立其语言模型，这是一种自回归语言模型，通过最大化随机抽取文本序列的联合概率来学习生成连贯且具有逻辑性的文本。GPT模型在此处的作用是基于输入的图像特征向量和历史文本序列，生成对图像的描述性文本。
3）条件文本生成
结合CLIP的图像编码器与GPT语言模型，DALL·E 3实现了条件文本生成的功能。具体来说，图像的特征向量和先前生成的文本序列一起被馈送到GPT模型中，模型据此生成对图像的描述。经过训练，这一模块能够为每张图像生成细致且富有表现力的文字描述，涵盖图像的关键细节。
4）优化训练策略
为提升描述的质量，尤其是增加描述的细节丰富度，DALL·E 3有以下几项技术优化：
（1）构建小规模主体描述数据集：研究人员搜集了一组专门针对图像主体物的详细描述，用于微调GPT模型，使其在描述图像主体时更加细腻。
（2）构建大规模详细描述数据集：DALL·E 3还创建了一个更大规模的数据集，其中包含对图像主体、背景、色彩、纹理等多方面的描述，通过进一步的微调，显著提高了描述的全面性和质量。
（3）设置生成规则：为了确保生成的描述既详尽又符合人类语言习惯，研究者设定了描述长度、风格等生成规则，避免了语言模型在生成过程中可能出现的偏差。
通过上述策略，DALL·E 3的图像描述生成模块不仅能够准确地捕获图像的语义内容，还能以自然流畅的语言形式呈现，极大地提升了生成图像的描述质量和后续图像生成任务的精确度。
2.图像生成模块
DALL·E 3的图像生成模块是一系列精心设计的技术集合，旨在将文本描述转化为高质量的图像。这一模块巧妙地结合了图像压缩、文本编码、潜空间扩散以及文本注入技术，最终实现了图像生成的高效与精准。以下是该模块的主要流程和技术细节：
1）图像压缩
为降低图像生成的学习难度，DALL·E 3首先采用变分自编码器（VAE）将高分辨率图像压缩为低维的Latent向量。这一过程涉及8倍的下采样，将256像素的图像压缩至32×32的Latent向量，极大地减少了计算负担，同时也保留了关键的图像特征。
2）文本编码器
利用T5 Transformer等神经网络将文本描述编码为向量，为后续图像生成提供条件信息。这一文本向量将在潜空间扩散过程中发挥指导作用，确保生成的图像与描述文本高度匹配。
3）潜空间扩散
潜空间扩散（Latent Diffusion）是核心的图像生成技术，通过在Latent空间中对噪声向量进行多次迭代的扰动，逐步逼近目标图像。这一过程的关键在于设计合理的前向过程和反向过程，确保图像生成的细节丰富且真实。
4）文本注入
将编码后的文本向量通过GroupNorm层注入到潜空间扩散模型中，引导每一轮迭代的图像生成方向，确保生成的图像与描述文本保持一致，强化文本到图像的映射关系。
5）优化训练
DALL·E 3引入额外的Diffusion模型，在压缩后的Latent空间上进行训练，显著提升了图像细节的生成质量。这一策略是DALL·E 3相比前代产品在图像质量方面取得重大突破的关键因素之一。为了量化DALL·E 3在图像生成性能上的提升，研究团队采用了多种评估指标和数据集进行综合分析：
（1）CLIP评估：通过计算DALL·E 3生成的图像与原始描述文本之间的相似度，即CLIP得分，评估图像生成的准确性。实验显示，DALL·E 3在这一指标上取得了32.0的平均得分，高于DALL·E 2的31.4和Stable Diffusion XL的30.5，证明了其在文本指导下的图像生成效果更佳。
（2）Drawbench评估：在包含复杂文本提示的Drawbench数据集上，DALL·E 3同样表现出色。无论是对于短文本还是长文本提示，DALL·E 3生成图像的正确率均远超竞争对手，分别达到了70.4%和81%，彰显了模型对文本理解的深度和精度。
（3）T2I-CompBench评估：通过对组合类提示的处理能力进行考察，DALL·E 3在颜色绑定、形状绑定和质感绑定等测试中均取得了最高正确绑定比例，凸显了其在理解并执行复杂组合提示方面的卓越能力。
（4）人工评估：在遵循提示和风格连贯性的人工评估中，DALL·E 3再次脱颖而出，获得了专业评审的一致好评，进一步证实了其在图像生成领域的领先地位。
综上所述，DALL·E 3的图像生成模块通过一系列技术创新和优化策略，不仅大幅提升了图像生成的质量和细节丰富度，还在多个评估指标上超越了同类模型，确立了其在图像生成领域的标杆地位。
3.接口调用代码实践
调用DALL·E 3接口的代码如下：

第6章/DALL-E3.py

import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from openai import OpenAI

定义一个函数将Base64编码的字符串转换为图像

def base64_to_image(base64_str):
# 移除Base64字符串开头的’data:image/jpeg;base64,‘部分
base64_data = base64_str.split(’,')[1]
# 解码Base64字符串
image_data = base65.b64decode(base64_data)
# 读取图像数据
image = Image.open(BytesIO(image_data))
return image

设置您的OpenAI API密钥

api_key = “YOUR_API_KEY” # 请替换为您的实际API密钥

创建OpenAI客户端实例

client = OpenAI(api_key=api_key)

使用DALL-E 3模型生成图像

response = client.images.generate(
model=“dall-e-3”,
prompt=“A spaceship flying through the universe”,
size=“1024x1024”,
quality=“standard”,
n=1,
response_format=‘b64_json’
)

从响应中提取Base64编码的图像数据

image_b64 = response.data[0].b64_json

将Base64编码的字符串转换为图像

generated_image = base64_to_image(image_b64)

使用matplotlib显示图像

plt.imshow(generated_image)
plt.axis(“off”) # 关闭坐标轴
plt.show()
DALL·E 3的推出为多个行业带来了前所未有的工具和机遇。在创意产业中，设计师和艺术家可以利用DALL·E 3迅速将想法转化为视觉概念，从而加速创作过程并探索新的艺术形式。在教育与研究领域，研究人员和学生可以使用DALL·E 3来创建教学材料或科学可视化，使复杂的概念更容易理解。在媒体与娱乐行业，电影、游戏和其他媒体产业可以通过DALL·E 3来预可视化场景和角色设计，降低制作成本并提高生产效率。在广告与市场营销领域，企业可以运用DALL·E 3来定制广告内容，创造独特的营销视觉体验。随着技术的不断进步，可以期待DALL·E 3及其后续模型在更多领域展现其变革力量。

更多技术内容

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总结

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《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。

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