一個 OpenAI 華人大牛,最近引發眾人關注。
他剛以一作身份發表的最新生成模型,引爆整個學術圈,讓不少人驚呼:
有望「終結擴散模型」,「圖像生成領域,要變天了」。
(資料圖片)
他提出的一致性模型,效果比擴散模型更快更好——只需 3.5 秒就能生成 64 張左右 256 × 256 的圖像。
而在此之前,同樣也是因為他的工作,才有了之后擴散模型的狂潮——DALL-E 2、Stable Diffusion、Imagen 等的出現。
這位名叫宋飏的機器學習研究員,親身參與著圖像生成領域的關鍵性變革。
但不為多數人所知的是,他曾 16 歲裸分上清華,原本是想當一名物理學家。他曾這樣形容兩者之間的關系:
有很多技術最初是由物理學家發明的,現在在機器學習中非常重要。
OpenAI 華人大牛
從個人網站上顯示, 目前他在 OpenAI 致力于開發可擴展的方法來建模、分析和生成復雜的高維數據。
主要研究興趣涵蓋多個領域,包括生成建模、表示學習、概率推理、人工智能安全性以及 AI for Science。
而他的最終目標也在網站上提及:
解決具有廣泛意義的問題,開發既易于理解又有效的方法, 并構建可以改善人類生活的智能系統。
他的最新論文一致性模型,在學術圈引起了巨大的反響。
有網友實測發現,只需要 3.5 秒左右就能生成 64 張左右 256 × 256 的圖像:游戲結束!
這種圖像生成領域的顛覆性,對于宋飏本人來說可能并不陌生。
來到 OpenAI 之前,他曾在斯坦福大學攻讀計算機博士,研究包括基于分數的生成模型(Score-Based Diffusion models)和擴散模型,師從Stefano Ermon。
Stefano Ermon 是斯坦福計算機系副教授,隸屬于人工智能實驗室,也是伍茲環境研究所的研究員。(值得一提的是,OpenAI 不少研究員也師出同門,比如負責 ChatGPT 訓練的 Shengjia Zhao,本科同樣畢業于清華)其團隊連續兩年獲得 ICLR 杰出論文獎,其中一次一作正是宋飏。
使用隨機微分方程進行基于分數的生成建模。他們提出了一種全新的方式來解決基于分數生成模型的逆向問題,最終在 CIFAR-10 上實現了破紀錄的無條件圖像生成性能,并首次在這種生成模型中證明了高分辨率(1024 1024)圖像的高保真生成。
而要被視作為 Diffusion Model 提供早期貢獻的,還要屬被 NeurIPS 2019 接收并做口頭報告的工作。
當時,GAN 還在以逼真生成風格席卷全球,但眾多科學家仍受困于很難訓練、無法完整采樣等難題。斯坦福大學博士后 Sohl-Dickstein 受到物理學啟發,利用擴散原理開發了生成建模算法——類似于從一滴墨水變成漫射淡藍色的水,首先將訓練數據集中的復雜圖像轉化為簡單的噪聲,然后教系統如何反轉這個過程,將噪聲轉化為圖像。
雖然可以對整個分布進行采樣,但性能效果仍遠遠落后于 GAN,訓練過程也太慢。
這時候,宋飏和他的導師出現了。他們提出了一種新方法,不估計數據的概率分布,而是估計分布的梯度,最終效果實現了對 GAN 的超越。
宋飏坦言:當時根本不知道擴散模型。是在論文發表之后,收到了 Sohl-Dickstein 的郵件,稱與擴散模型有非常緊密的聯系。此后,更多人在此基礎上進行了更新和迭代,才有了擴散模型的驚艷效果。
或許在此之前,宋飏怎么也不會想到,這場 Diffusion Model 風潮竟受到物理啟發,還會與自己有關。
16 歲就當理科狀元上清華
早在高中的時候,宋飏就展現了他在物理和信息學方面的天賦。
當時他在江蘇省新海高級中學,就獲得了全國物理奧賽、信息學奧賽的一等獎,并且還成功當選第一年清華大學 " 新百年領軍計劃 " 校長推薦人。
據稱,這放在連云港市,也是全市第一人。
△圖源:學校官網當時清華推薦生面試現場,一段" 樸實無華 "的自我介紹就讓當場所有人都記住了他。
我是奧賽宋飏,我獲得了物理以及信息學的全國一等獎;我是標兵宋飏,我的理想是做一名物理學家,現在我已經自學了高校里的高等數學以及普通物理學;我還是文藝宋飏,我已經通過了鋼琴十級考試,在班級的羽毛球對抗賽上,也有我活躍的身影。
最終全票通過,當上了清華推薦生。但他有一個 flag:裸分上清華。
于是在第二年,以 425 分獲得當年連云港市的理科狀元,順利進入到了清華大學數理基礎科學班,師從朱軍、Raquel Urtasun、Richard Zemel 等大佬。
對于這個成績,當時他也沒有想到:我覺得也就在 400 分左右吧,完全出乎意料。
據當時揚子晚報消息,每次考完試時,就經常找老師們聊天談心。在學校里考得最差的一次是年級 40 多名。
除了學校和老師的幫助,家庭的氛圍也對他的成長密不可分。年幼時父母晚飯后就不看電視,而是各自拿著一本書在看。在這種氛圍中,宋飏也坐在書桌旁閱讀各類書籍。
現在,他也有了最新動向:
2024 年 1 月開始,他將加入加州理工學院電子系(EE)和計算數學科學系(CMS)擔任助理教授。
參考鏈接:
[ 1 ] http://www.xhgz.com/show-10-783-1.html
[ 2 ] https://news.sina.com.cn/o/2012-06-25/052524649267.shtml
[ 3 ] https://baike.sogou.com/v63765572.htm
[ 4 ] https://yang-song.net/
[ 5 ] https://tieba.baidu.com/p/1279964102
[ 6 ] https://www.quantamagazine.org/the-physics-principle-that-inspired-modern-ai-art-20230105/
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