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最近的谷歌像个大漏勺，这不，又有AIGC焦点成员联手跑路咯！

量子位*获悉，这回跟谷歌say byebye的，是文生图焦点团队——AI绘画模子Imagen论文的四位焦点作者，出走目的是要搞自己的AI公司。虽然公司名称暂未对外宣布，但新公司将一以贯之的蹊径是很清晰的：

以Imagen为基础，沿着原来的项目做下去，不仅继续做文生图，还要做视频偏向。

焦点人才创业，自然少不了VC塞钱——已经按1亿美元的惊人天使估值完成了首轮融资，而且更多VC想给钱而赶不上、投不进。

这也算是文生图、文生视频、AIGC赛道上，最着名的研究团队之一了。

文生图主干成员共创AIGC新公司

新公司联创四人，Chitwan Saharia、William Chan、Jonathan Ho以及Mohammad Norouzi，都出自谷歌。

他们之前精神重点放在AIGC的文生图板块，是谷歌用来匹敌DALLE-2的大杀器Imagen的论文配相助者，位置都挺主要的那种。

先来先容一下Chitwan Saharia，也是Imagen的配合一作。

Chitwan本科结业于孟买理工学院盘算机科学与工程专业，在孟买理工学院和蒙特利尔大学都当历程序和算法方面的研究助理。2019年加入谷歌，base多伦多，花了3年时间从二级软件工程师做到高级研究科学家，去年12月从谷歌去职。

Chitwan有语音识别、机械翻译的履历，在谷歌事情时，主要卖力向导image-to-image扩散模子的事情。

第二位William Chan，也是Imagen论文配合一作。他同样身世盘算机工程，先后就读于加拿大滑铁卢大学、卡内基梅隆大学，中央在新加坡国立大学当过1年交流生。

在卡内基梅隆大学拿下博士学位后，William还在加拿大*的社区学院之一乔治布朗学院，主攻烘焙和烹饪（？），学了3年。

Willian从2012年起加入谷歌，于2016年成为谷歌大脑的一份子，去年5月去职时，他已经是谷歌大脑多伦多的研究科学家了。

然后要先容的是Jonathan Ho，UC伯克利博士结业。

他不仅是Imagen论文的core contribution，照样Diffusion Model奠基之作《Denoising Diffusion Probabilistic Models》的一作。

博士结业于UC伯克利盘算机科学专业的Jonathan，之前在OpenAI当过1年的研究科学家，厥后在2019年加入谷歌，共事情了2年零8个月，去年11月以研究科学家的身份从谷歌去职。

新公司的最后一位联创叫Mohammad Norouzi，也是Imagen论文的配合一作。

他在多伦多大学盘算机科学博士就读时代，拿到了谷歌ML博士奖学金。结业后他加入谷歌大脑，在那儿事情了7年，在谷歌的最后title是高级研究科学家，事情重点是天生模子。

同时，Mohammad也是谷歌神经机械翻译团队的原始成员，SimCLR的团结发现人。他在GitHub主页上小小地透露了自己的最近动态：

现在，我在一家初创公司事情，公司使命是推进人工智能的生长水平，辅助人类提高缔造力。我们正在招聘！

这句话以外，关于新公司的更多信息，四人在任何社交平台都没有更详细的透露。

这已经是谷歌最近漏出去的第n波人了。

就拿刚刚已往的2个月来说，先是包罗顾世翔（Shane Gu，‘让我们一步一步地思索’研究者）在内的至少4名谷歌大脑成员加入OpenAI；情人节时，Hyung Won Chung和CoT最早的一作Jason Wei携手组团潜逃OpenAI。

本周三，您猜怎么着？嘿，又跑了一个：

OpenAI狂喜，只有谷歌大漏勺本勺受伤的天下降生了。

Imagen是什么？

领会完谷歌漏走的这四小我私人，转头来说说为他们职业生涯赢得掌声的Imagen项目。

Imagen是谷歌公布的文生图模子，公布时间在DALL-E 2新鲜出炉一个月以后。

本文开头放的熊猫震惊神色包，就是朝Imagen输入“一只异常快乐的毛茸熊猫服装成了在厨房里做面团的厨师的高对比度画像，他死后的墙上尚有一幅画了鲜花的画”后，得出的一张要素完整的AI天生画作。（欠美意思，请自行断句）

在Imagen泛起之前，文生图都共用一个套路，那就是CLIP卖力从文本特征映射到图像特征，然后指导一个GAN或Diffusion Model天生图像。

Imagen不走寻常路，开拓了text-to-image新范式：

纯语言模子只卖力编码文本特征，详细text-to-image的事情，被Imagen丢给了图像天生模子。

详细来讲，Imagen包罗一个冻结的语言模子T5-XXL（谷歌自家出品），看成文本编码器。T5-XXL的C4训练集包罗800GB的纯文本语料，在文本明晰能力上比CLIP强不少，由于后者只用有限图文对训练。

图像天生部门则用了一系列扩散模子，先天生低分辨率图像，再逐级超采样。

依赖于新的采样手艺，Imagen允许使用大的指导权重，以是不会像原有事情一样使样本质量下降。这么一来，图像具有更高的保真度，而且能更好地完成图像-文本对齐。

观点提及来简朴，但Imagen的效果照样令人大为震撼的。

天生的狗子飙车手艺一流：

比起爆火的DALLE-2，Imagen能更准确地明晰同时泛起两个颜色要求的情形：

一边绘画一边写字这种要求，Imagen也乐成完成，不仅写得对，还能加光影魔术手般的烟花*（不是）。

以及对厥后研究更有辅助的是，谷歌通过Imagen的研究，优化了扩散模子。

首先，增添无分类器指导（classifier-free guidance）的权重可以改善图文对齐，同时却会损害图像保真度。

为领会决这个bug，在每一步采样时引入动态阈值（dynamic thresholding）这个新的新的扩散采样手艺，来防止过饱和。

第二，使用高指导权重的同时在低分辨率图像上增添噪声，可以改善扩散模子多样性不足的问题。

第三，对扩散模子的经典结构U-Net做了改善，酿成了Efficient U-Net。后者改善了内存使用效率、收敛速率和推理时间。

厥后在Imagen上微调，谷歌还推出了能“指哪打哪”版本的文生图模子DreamBooth。只需上传3-5张指定物体的照片，再用文字形貌想要天生的靠山、动作或神色，就能让指定物体“闪现”到你想要的场景中。

好比酱婶儿的：

又或者酱婶儿的：

也许是Imagen效果太过精彩，劈柴哥厥后亲自宣发的谷歌AI天生视频选手上将，就叫做“Imagen Video”，能天生1280*768分辨率、每秒24帧的视频片断。

啊，等等，谷歌有Imagen Vedio，这和四人的新公司不是撞偏向了吗？

仔细看了下论文，无论是Imagen照样Imagen Video，各自都有大篇幅涉及风险、社会影响力的内容。

出于平安、AI伦理和公正性等方面思量，Imagen和Imagen Vedio都没有直接开源或开放API，甚至连demo都没有。

哪怕市面上泛起开源复刻版本，也不是最正宗的味道。

此前就曝出过在谷歌每年的内部员工考察“Googlegeist”中，员工示意对谷歌执行能力不佳的质疑。也许，这四人出走，继续做Imagen，并做Imagen的视频版，说不定就是为了想把项目放到一个更开放的AI环境。

而且这种出走创业，也是热钱大钱向AIGC汹涌的效果。

以是既然AIGC的创投热潮已经在太平洋那头开启，那应该在太平洋这头也不会悄无声息。