文本生成图像（text-to-image）指的是使用人工智能技术将文本转换为图像的过程，其可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。
机器之心报道 演讲：周明 编辑：萝卜皮 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表主题演讲《基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用》。 在演讲中，他主要从四个部分进行了介绍：可控文本生成背景、可控文本生成研究进展、澜舟可控文本生成应用实践、总结与展望。说到可控文本生成研究进展，周明总结了三个技术要点：可控文本生成神经网络模型、可控文本生成模型训练与解码、改进生成文本的事实正确性。此外，周明还介绍了澜舟可控文本生成平
我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本生成方面的最新项目。
机器之心报道 编辑：小舟 1 月 12 日，在机器之心 AI 科技年会 AIGC 技术应用论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表了主题演讲《文本生成研究进展》。 以下为演讲的详细内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理。 我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本
来源：arxiv 编译：Marvin 【新智元导读】上海交通大学、伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠 , 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台，这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台。Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型，而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性、质量和一致性的评测指标。 项目地址: https://github.com/geek-ai/Texygen 论文：https://arxiv.org/abs/1802.01886 上海交通大学、伦敦大
摘要：本篇从理论到实际讲解了实际项目中使用很多的SimBERT模型。首先介绍了业务使用背景，主要用SimBERT的相似文本生成和相似文本检索能力；然后详细介绍了SimBERT的原理，SimBERT是基于UniLM来完成文本生成任务，重点介绍了SimBERT的损失函数和训练流程；最后源码实践了SimBERT，通过广告文案生成模型实践了相似文本生成任务，并基于SimBERT+Faiss实践了相似文本检索任务。对于希望将SimBERT应用于实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
常见的多模态转换就是文本生成图像或图像生成文本，即使有视频转图像，也更多的是将视频逐帧转换为图像，基本上未包含创造性和创意性的内容。
本文探索了ChatGPT作为GPT系列模型中最新版本在自动文本生成方面的应用与无限可能性。从自然语言处理的重要性开始，简要介绍了GPT系列模型的演进和在NLP领域的应用。随后，重点介绍了ChatGPT的优势和在创意写作、客户服务、教育等领域的应用。此外，还展望了ChatGPT在游戏设计、艺术创作等领域的创新应用，同时讨论了可能面临的挑战和伦理考量。ChatGPT在自动文本生成方面的工作原理和多样性表现，使得其拥有广泛的应用前景，为自然语言处理技术的发展贡献着重要的力量。
作者 | 刘媛媛 来源 | 数据实战派 文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来，预训练语言模型 (Pretrained Language Models ，下文简称 “PLM”) 的范式，极大地推动了该领域的发展。例如，我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果：可致特朗普能咏比特币，AI 写古诗 “更上一层楼”》。 最近，一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey，
自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。本文将深入研究NLP在文本生成中的原理，介绍常见的技术方法，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
在传统的T2I方法中，常常使用一个固定的随机噪声向量作为输入，然后通过生成器网络来生成图片。而条件变量增强的T2I方法则通过引入额外的条件信息来生成更具特定要求的图片， 这个条件信息可以是任何与图片相关的文本信息，比如图片的描述、标签或者语义向量。
文本生成是自然语言处理的一个核心子领域，它涉及使用模型来自动创建自然语言文本。这种生成可以是基于某些输入的响应，如图像或其他文本，也可以是完全自主的创造。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
前不久，百度产业级知识增强大模型 “文心” 全景图亮相，近日，其中的跨模态生成模型 ERNIE-ViLG 在百度文心官网开放体验入口，并放出了论文：
AI科技评论按：自生成式对抗性网络 GANs 出现以来，它和它的变体已经无数次在图像生成任务中证明了自己的有效性，也不断地吸引着越来越多的研究人员加入到提高GANs训练的可控性和稳定性的研究中。 最初，由于其中的一个缺陷，GANs在文本生成方面无法得到有效的应用。得益于该团队之前发表的SeqGAN（https://arxiv.org/abs/1609.05473），GANs在文本生成上有了可能，不过表现并没有图像生成任务中那么突出。主要问题之一就是，生成器 G 从鉴别器 D 获得的反馈中含有的信息量太少，不
来源：机器之心本文约2300字，建议阅读9分钟该模型参数规模达到100亿，是全球最大的中文跨模态生成模型。 在文字生成图像上，文心 ERNIE-ViLG 可以根据用户输入的文本，自动创作图像，生成的图像不仅符合文字描述，而且达到了非常逼真的效果。在图像到文本的生成上，文心 ERNIE-ViLG 能够理解画面，用简洁的语言描述画面的内容，还能够根据图片中的场景回答相关的问题。 前不久，百度产业级知识增强大模型 “文心” 全景图亮相，近日，其中的跨模态生成模型 ERNIE-ViLG 在百度文心官网开放体验入口，
尽管我们已经长大成人，但内心深处的孩童永远都存在。愿你在繁忙的生活中也能保持对生活中的美好事物的敏感和热爱。愿你永远保持年轻的心态，享受生活中的每一个美好瞬间。六一快乐
可控文本生成技术（Controllable Text Generation）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，它旨在生成能够满足特定约束和要求的自然语言文本。今天给大家分享这篇文章是由人大，南开和上海算法创新研究院联合提出了一种基于动态属性图的大模型可控文本生成架构（DATG）。
中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
摘要：为了满足实际应用的要求，控制大型语言模型（LLM）的生成至关重要。之前的研究试图将强化学习（RL）引入可控文本生成，而大多数现有方法都存在过拟合问题（基于微调的方法）或语义崩溃（后处理方法）。然而，目前的强化学习方法一般由粗粒度（句子/段落级）反馈指导，这可能会由于句子内部的语义扭曲或进展而导致性能不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种名为 TOLE 的新型强化学习算法，它为可控文本生成制定了 TOken-LEvel 奖励，并采用 "first-quantize-then-noise" "先量化后噪声 "的范式来增强 RL 算法的鲁棒性。实验结果表明，我们的算法在单属性和多属性控制任务上都能取得优异的性能。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 11 月 5 日，人工智能顶级会议 ICLR 2023 的评审结果正式发布。 除了讨论提交论文的分数、录用可能性、如何 rebuttal 之外，Diffusion Model（扩散模型）成了今年 ICLR 的热门关键词之一，以扩散模型为研究主题的投稿论文数量出现暴涨，所涵盖的具体方向也十分广泛。 ICLR 2023 的论文提交截止日期是今年的 9 月 28 日，距离文本生成图像模型 DALL·E 2 的问世不过 5 个月，Stable Di
这篇论文介绍了一个名为AnyText的新型扩散模型，专注于生成准确且连贯的图像中的视觉文本。AnyText是一个基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，它通过两个主要组件来实现这一目标：辅助潜在模块（auxiliary latent module）和文本嵌入模块（text embedding module）。
今天要和大家分享的是2019年Google Research的一篇关于文本生成的论文[1]，已开源[2]。
导语：本文是北京大学万小军教授在Byte Tech 2019 机器智能前沿论坛上的分享。Byte Tech 2019由中国人工智能学会、字节跳动、清华大学联合主办，清华大学数据科学研究院协办。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 11 月 5 日，人工智能顶级会议 ICLR 2023 的评审结果正式发布。 除了讨论提交论文的分数、录用可能性、如何 rebuttal 之外，Diffusion Model（扩散模型）成了今年 ICLR 的热门关键词之一，以扩散模型为研究主题的投稿论文数量出现暴涨，所涵盖的具体方向也十分广泛。 ICLR 2023 的论文提交截止日期是今年的 9 月 28 日，距离文本生成图像模型 DALL·E 2 的问世不过 5 个月，Stable Diffusion 的发布也只是在 8
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
序列到序列（seq2seq）模型给机器翻译领域带来了巨大变革，并成为多种文本生成任务的首选工具，如文本摘要、句子融合和语法纠错。模型架构改进（如 Transformer）以及通过无监督训练方法利用大型无标注文本数据库的能力，使得近年来神经网络方法获得了质量上的提升。
【导读】人们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本 到文本的生成、意义到文本的生成
在近几年的自然语言处理领域中，BERT和GPT是两个引起广泛关注的语言模型。特别是在GPT3.5的基础上进行微调的chatGPT，持续出圈和火爆。chatGPT的火爆表明了预训练语言模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力，并且在提高自然语言理解和生成能力方面取得了显著的进展。这可能会带来更多的应用和更广泛的接受。
文本生成是自然语言理解的高级阶段，是实现类人智能的重要手段之一。Geek.AI在AAAI2018中推出了LeakGAN后，终于又推出了TexyGen这个开源文本生成框架。由于之前就想对leakgan深入地看一下，不过这回可以通过TexyGen这个框架来实现实现对近几年的所有文本生成模型的直接实现。
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前，关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主，这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现，尽管回答准确度高，但难以落地于实际场景。
机器之心报道 编辑：力元 近年来，自然语言生成（NLG）是最突出的技术之一。来自 CMU 计算机科学系的语言技术博士生 Shrimai Prabhumoye 在本篇论文中对人机交互领域中的可控文本生成问题进行了深度的研究。 论文全长 103 页，共六章，从人类交流的三个方面：风格、内容、结构讨论了如何能够让机器听起来更像人，并提供了在神经文本生成中控制这些变量的深度学习解决方案。 机器之心对本篇论文的核心内容进行了介绍，感兴趣的读者可以阅读论文原文。 论文链接：https://www.cs.cmu.edu
语言模型是自然语言处理中的核心任务之一，它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型，并通过这个模型进行文本生成。
自然语言生成（NLG）是自然语言处理（NLP）领域中的一个引人注目的分支，它旨在使用计算机系统生成类似人类语言的文本。本文将深入探讨NLG的背景、应用、技术和未来发展方向，为读者提供对这一领域的全面了解。
文字生成类AI飞速发展, 越发强大. 而随着OpenAI Sora的发布, 相信大家都意识到, AI已经是能够实实在在成为我们的好帮手了.
今年年初，OpenAI发布了一个非常强大的语言模型，可以模拟生成类似人类创作出的文本。通常在公告发布之后就会面向公众发布模型，但这这次的公告不同以往，它表示这样一个强大的工具可能会构成危险，因此只发布了一个较小、功能较单一的模型。
文本生成是自然语言处理中非常重要且热门的领域。摘要抽取、智能回复、诗词创作、生成标题、生成商品描述、机器人写新闻等等都属于文本生成的范畴，应用极其广泛。
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
现在，DeepMind通过教自动编码器学会“自我纠正”，提出了一个叫做“圣代”（SUNDAE）的非自回归模型。
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 识别 ChatGPT 生成的内容，OpenAI 亲自上阵了。 很多人也许已经忘记，ChatGPT 正式发布时间是去年 11 月底，到现在才刚刚两个月，但它掀起的热潮却已引发科技公司纷纷跟进，催生了独角兽创业公司，还让学术界修改了论文接收的要求。 在 ChatGPT 引发 AI 领域「是否要禁用」大讨论之后，OpenAI 的真假鉴别工具终于来了。 1 月 31 日，OpenAI 官宣了区分人类作品和 AI 生成文本的识别工具上线，该技术旨在识别自家的 ChatGPT、GPT-3
文本生成（generating text）对机器学习和NLP初学者来说似乎很有趣的项目之一，但也是一个非常困难的项目。值得庆幸的是，网络上有各种各样的优秀资源，可以用于了解RNN如何用于文本生成，从理论到深入具体的技术，都有一些非常好的资源。所有的这些资源都会特别分享一件事情：在文本生成过程中的某个时候，你必须建立RNN模型并调参来完成这项工作。 虽然文本生成是一项有价值的工作，特别是在学习的该过程中，但如果任务抽象程度高，应该怎么办呢？如果你是一个数据科学家，需要一个RNN文本生成器形式的模块来填充项目呢？或者作为一个新人，你只是想试试或者提升下自己。对于这两种情况，都可以来看看textgenrnn项目，它用几行代码就能够轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂的文本生成神经网络。 textgenrnn项目由数据科学家Max Woolf开发而成。 textgenrnn是建立在Keras和TensorFlow之上的，可用于生成字符和文字级文本。网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量，并允许调整大量超参数，如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。读者可以在Github上或类似的介绍博客文章中阅读有关textgenrnn及其功能和体系结构的更多信息。
你敢和ChatGPT比文笔？我们来个对决！丨chatgpt丨小智ai丨人工智能丨聊天机器人丨openai丨
据OpenAI官方博客报道，其于昨日发布了一个文本生成的API，通过这个API用户可以尝试任何形式的文本生成类的英语任务，包括但不限语义搜索，摘要，情感分析，内容生成，翻译等等。
机器之心报道 演讲：蔡玮鑫 在机器之心主办的 WAIC 2023 AI 开发者论坛上，微软 Office Product Group 技术负责人蔡玮鑫博士以视频的方式为大家带来了精彩的演讲。他结合自己
人工智能（AI）领域的发展日新月异，OpenAI 的 GPT 系列模型一直是这一领域的佼佼者。GPT-4 和 GPT-4 Turbo 是目前市场上最先进的语言模型之一。本文将详细探讨 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 之间的区别，以帮助用户更好地理解和选择适合自己的模型。
作者丨陈怡然 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=Heggj7GSZ5 网页地址：https://mtg-benchmark.netlify.app/ 1 前言 随着
关于文本生成的话题聊得比较少，印象中我们之前只有一期多轮问句改写涉及到了文本生成，受控文本生成就更少了。
多模态数字内容生成，泛指利用AI生成技术生成图像、视频、语音、文本、音乐等内容的合成技术。自然语言处理领域的GPT-3和计算机视觉领域的Deepfake让多模态数字内容生成，成为AI领域最受关注的技术方向之一。生成式AI也是2020首次进入Gartner技术成熟度曲线，跟踪其成熟度和未来潜力。在京东，多模态内容生成有非常多且有趣的应用场景：基于图像生成的虚拟试衣、AI音乐生成、商品营销文案生成、AI写诗、风格化AI书法生成、文本与图像的相互生成等等。
在AI领域，大语言模型已成为备受瞩目的焦点，尤其在自然语言处理（NLP）领域，其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法，旨在构建一个具备多功能的强大模型。在给定文本和查询条件下，该模型能够充分利用上下文中的丰富信息，如查询内容、特定任务或领域知识，以生成准确而恰当的答案。这一特性使得BLM在优化自然语言处理任务中展现出巨大潜力。
苏州大学自然语言处理团队文本生成&预训练方向招收研究生/博士生（含直博生） 研究方向 基于预训练的文本生成 知识增强文本生成 高效文本生成 可控文本生成 可迁移的表示学习与文本生成 李俊涛副教授简介 2020.08-至今，苏州大学计算机科学与技术学院副教授。 2020年8月毕业于北京大学王选计算机所&大数据研究院，主要研究方向为文本生成、预训练模型和对话系统。 在本领域顶级会议和期刊上发表论文20余篇（其中CCFA类12篇，EMNLP4篇，NAACL1篇，IEEETrans1篇），出版Fundations
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