近年来，AI绘画技术日新月异，但仍存在一些看似简单的场景难以完美呈现。上海交通大学的研究团队发现，AI在生成“茶杯中的冰可乐”这一场景时，屡屡失败，引发了学术界对文本图像不对齐问题的关注。该团队深入研究这一“茶杯难题”，并提出了一种名为Mixture of Concept Experts (MoCE) 的新方法，有效解决了AI在图像生成中存在的隐藏概念错配问题。
在人工智能领域，AI画家的能力一直在不断突破和进步。然而，即使是最先进的AI图像生成模型，也可能在某些看似简单的任务上遇到难题。最近，上海交通大学博士研究生赵峻图及其团队在研究中发现，AI在生成“茶杯中的冰可乐”这一场景时，表现出了意料之外的困难。
这一现象引发了学术界的关注，被称为文本图像不对齐问题（text-image misalignment）。在2023年10月，当AI图像生成模型刚刚兴起时，赵峻图及其团队进行了尝试，发现AI画家在构建这一场景时，往往会画出一个装满冰可乐的透明玻璃杯，而非茶杯。即使在2024年7月使用最先进的模型进行尝试，结果仍然不尽人意。
为了深入探索这一问题，上海交通大学王德泉教授的课题组在即将发表的论文《Lost in Translation: Latent Concept Misalignment in Text-to-Image Diffusion Models》中，将这一问题归类为包含隐藏变量的不对齐问题（Latent Concept Misalignment，简称 LC-Mis）。他们设计了一个基于大语言模型(LLMs)的系统，利用LLMs蕴含的人类思维来帮助快速收集存在类似问题的概念对。
研究团队提出了一种名为Mixture of Concept Experts （MoCE） 的方法，将顺序作画的规律融入到 diffusion models 的多步采样过程中，成功地将消失的茶杯找了回来。
它将整个采样过程分为两个阶段:第一阶段只提供容易被忽略的概念，第二阶段再使用完整的文本提示。通过这种方法，MoCE在生成图像时能够更精确地控制文本和图像之间的对齐。
MoCE方法显著降低了第5级 LC-Mis 概念对的占比，甚至在一定程度上超越了需要大量数据标注成本的 Dall・E3（2023年10月版本）。
此外，研究团队还发现，现有的自动化评价指标在面对这类新问题时存在明显缺陷。例如，一些评价指标对茶杯中的冰可乐给予了较低的评分，而对透明玻璃杯中的冰可乐却给予了较高的评分。这表明，即使是评价AI表现的工具本身，也可能存在偏见和局限性。
研究者们计划在未来的工作中探索更复杂的LC-Mis场景，并开发可学习的搜索算法来减少迭代次数。他们还计划扩大数据集中使用的模型类型、模型版本和采样器类型，并持续迭代数据集收集算法，以增强和扩大数据集。
这项研究不仅为理解AI在图像生成中的局限性提供了新的视角，也为改进AI的图像生成能力提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步，我们期待AI在理解和再现人类创造力方面取得更大的突破。
项目地址：https://lcmis.github.io/
论文：https://arxiv.org/pdf/2408.00230
这项关于AI图像生成中“茶杯难题”的研究，揭示了AI模型在处理细微概念上的局限性，也为未来AI技术发展方向提供了宝贵的参考。 研究团队提出的MoCE方法以及对现有评价指标的反思，都将推动AI图像生成技术更上一层楼。