背景

DeepSeek 里程碑式的爆火，有必要学习下是怎么回事。

大语言模型的发展，之前一直是以预训练为主，虽然性能一直在提升，但主要是小修小补，跨越式的 GPT5 一直出不来。OpenAI 在 24 年 9 月发布的 o1 提出了新的路线：在预训练好的模型上，用强化学习做后训练，能显著提高模型推理能力，其效果在解数学、编码等问题上屠榜。

但 o1 只说了强化学习能让模型学会思维链的方式提升推理能力，其他的发现都没有公布，加上 o1 一直是期货，12月才正式推出，200美元一个月，普通人都用不上，充满神秘。

而 DeepSeek 自主研发了通过强化学习让模型学会思维链提升推理能力，性能逼近 o1，加上之前 DeepSeekV3 在预训练基础模型上的创新，推理成本也显著低于 o1，直接推出全民免费可用媲美 o1 的模型，甚至在一些中文语境下效果显著超过 o1，大众用户一用感受到 NB，业内人士震惊它的创新能力纷纷学习，美国人民恐慌中国 AI 的发展有超越美国引领技术潮流的可能性，结合大国叙事，爱国情怀，各种元素综合下各觉得都会乐此不疲地研究、使用、讨论，引爆全网。

接下来一步步精读下 DeepSeek-R1 的论文 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》了解现象级 R1 模型是怎么做出来的。

R1 论文

DeepSeek R1 是基于预训练好的 DeepSeekV3 基础模型进行的后训练优化，V3 做了很多创新优化，很大降低了预训练模型和模型推理的成本，是 R1 的基础，这里先不讨论 V3，只看 R1 在 V3 基础上做了什么后训练。

在 DeepSeekR1 这篇论文里核心做的三个事：

1. R1-Zero：首个证明只通过 RL 而不通过 SFT 就能让模型涌现推理能力。
2. R1：新的强化学习后训练范式。
3. 蒸馏：蒸馏显著提升小模型能力，小模型有潜力。

我们一个个具体看下这三个事。

R1-Zero

R1-Zero 证明了对已预训练好的模型，不需要经过 SFT，只需要纯粹的 RL，就能让模型涌现 CoT 推理能力。

SFT是监督式微调，也就是准备好一堆标注好的数据，让模型去学习拟合，可以粗略理解为刷题，大量的刷题学习能解决类似的题目；

RL是强化学习，只告诉模型什么是好的什么是不好的，过程中模型自己学习怎么达到目标，可以理解为不靠刷题，自己去理解探索数学和世界的规律，理论上灵活性强，上限更高，还有可能探索出人类未知的能力。

强化学习首次出圈是 AlphaGo，AlphaGo 先学习人类棋谱，再用强化学习自我对弈进化，而随后的 AlphaGo Zero 没有人类棋谱，只定义好围棋奖励规则，模型自己学习怎么下，达到更高的水平。R1-Zero 这命名也是致敬 Alpha-Zero，因为它们非常类似，脱离人类的指导自主发现规律提升智能。

为什么之前没人做到？

1. 模型能力没达到一定阈值，仅通过强化学习没法涌现。
2. 强化学习是种方法，过程中用什么算法做价值判定也很大程度影响效果
3. o1 可能已经做了同样的探索和结果，也可能没有，它闭源不公开，而 DeepSeek 首次探索并公开了。

GRPO vs PPO

R1-Zero 最大的不同，是在强化学习中使用 GRPO 算法代替 PPO。GRPO 算法也是 DeepSeek 团队在 24 年 2 月《DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models》这篇论文提出的，其核心思想可以理解为两个字：内卷。

简单来说，PPO 是用一个模型去评估当前输出的收益，模型觉得这个输出好，就更新参数往这方向靠近，类似四六级考试的判定，有个分数线，过了就好，不过就不好；GRPO 是让模型一次性输出一组数据，在这组数据中选得分最高的，让模型逐步靠近得分高的输出，类似高考的内卷选拔，你只要比同龄人好，就是好。

更具体的可以看这张图：

图上的一些概念：

• Reference Model：预训练的大语言模型
• Reward Model：奖励模型，给定输入和输出，给出得分。可以是基于神经网络训练的模型，使用人类标注数据做训练；也可以是规则模型，定死一些规则做打分。这里的输入是大语言模型一次完整的输出。
• Value Model：对模型输出的每一步做一个预测，预测当前状态下后续能得到的收益。这里的输入是大语言模型每一次 token 的输出。
• Policy Model：我们正在训练的大语言模型。base 是 Reference Model，训练过程中会不断更新参数，得到我们最终需要的模型。
• GAE：Generalized Advantage Estimation 广义优势估计，评估每一个动作的好坏程度
• q：输入 question
• o：输出 output
• r：模型完整的输出经过 Reward Model 计算后的分数
• v：模型每一步的输出后的状态，经过 Value Model 计算后的价值估计值，用于评估当前 token 输出的好坏。
• KL：Kullback-Leibler divergence KL散度，衡量新策略(当前训练中的模型输出的结果)和旧策略(base模型输出的结果)之间的差异，保障训练中策略更新幅度不要过大，保证稳定性。

PPO 用 Reward Model 计算大模型完整输出的奖励分数(r)，过程中会跟原始模型的输出做对比(KL)，避免偏离太远。大模型每步 token 输出，都会经过 Value Model 判定输出对后续奖励的期望值(v)，经过 GAE 函数计算每步动作的好坏程度，更新我们在训练的大模型 Policy Model 参数。

GRPO 去掉了 Value Model，对每个输入(q)输出多个结果o1 o2 o3 …，奖励模型判断这些结果的好坏，从中选出最好的，更新模型参数。对算法和公式更详细的介绍，推荐这两个讲解：（1），（2）

GRPO 去掉 Value Model，带来了一些好处：

1. 大大降低计算成本，少了价值模型，训练过程的内存占用、计算量、整体效率都更好。
2. 更适合开放式的问题推理，不受限于价值模型判断的准确性。
3. 整个流程也更简洁优美了。

Reward Model

从上图可以看到，主要需要设计的只剩 Reward Model，R1-Zero 设计了一个基于规则的 Reward Model，之所以用简单的规则而不是基于神经网络的模型做奖励判定，一个是不需要训练，简化了流程和降低成本，一个是如果用神经网络模型作为奖励判定，如果这个判定模型不够强，可能会让训练的大语言模型钻空子作弊，效果不一定好。

主要是两个简单的规则：

1. 答案判断，如果是数学问题，会要求按格式要求输出最终答案，对比答案是否正确，对于 LeeCode 上的程序问题，会用编译器去判断能不能跑通对应的 test case。
2. 格式判断，有没有按照指定的格式输出内容，也就是思维链的内容在<think></think>里，输出的内容在<answer></answer>里。

训练模板

训练时会输入预置 prompt，让模型按格式要求输出。这个模板有意设置得很简单，避免带偏模型，也不会告诉模型要进行反思性推理或者其他推理策略，确保可以观察到模型在强化学习过程中自发去发现怎样的推理方式才是更有效的。

现象&结果

训练过程中两个重要的现象：

1. 输出越来越长：随着训练量的推进，输出的长度稳步加长，推理能力也随之提升。这也验证了 OpenAI o1 里提到的 test-time scaling，也就是更长的推理输出能更好提升模型推理能力，模型在强化学习过程中自主发现了这个规律。

2. Aha moment：训练过程中模型学会了停下来重新评估前面的思考，而且使用拟人的口气进行了反思。强化学习过程中人类没有输入任何类似的反思引导，模型能自主进行这种反思，十分有趣。我理解为，在预训练的模型里，模型已经有这样的反思意识潜力，在训练的某次输出过程中偶然出现，而出现后的结果对复杂推理有帮助，强化学习的机制会持续鼓励这样的输出。

训练的结果，在推理相关的 benchmark上，基本达到 o1 的水平：

R1-Zero 有非常有趣的发现，即不做监督学习，仅对预训练模型进行强化学习这条路是 OK 的，最终的模型有媲美o1的推理能力，但当前这种方式训练出的 R1-Zero 实际对外使用会有些问题，主要是对人不友好，比如输出的内容中英文混杂，猜测是奖励模型并没有做这种人类阅读友好的奖励判定，模型没理由能做好这块。

R1

为了做出一个推理能力强，输出对人类友好，综合能力 OK 的模型，DeepSeek 另外训练了R1模型。

整个流程可以可以看这图，图片来自 这个视频，顺便推荐这个视频的讲解。

这里做了两个阶段的后训练，每个阶段都是先 SFT，再进行 RL，只是数据和目标不同。

一阶段

1. 用少量的几千个包含了思维链推理的数据，对预训练模型做 SFT。虽然上面说 R1-Zero 不用 SFT 直接用 RL 也可以涌现推理思维链，但有少量精品数据做 SFT，RL 初期就能让模型生成可读性较好的结果，另外可能也能让训练冷启动效率更高，可以看这个视频感受下，在复现过程中，如果没有 SFT 直接 RL，前期要经历比较长的无效训练。
2. 用跟训练 R1-Zero 同样的步骤，用 coding、数学、科学、逻辑 这些推理密集的数据，对 SFT 后的模型做强化学习。这次强化学习的奖励模型里增加了对语言一致性的奖励，减少模型输出中英夹杂的概率，虽然加了后发现对模型的推理能力会有些下降，但还能接受。

二阶段

1. 用把上述强化学习后的模型，生成与推理相关的数据，并对这些数据择优，包括去掉语言一致性不行的case、去掉长篇大论的case、对同个问题生成多次并选择最好的一次，拿到质量相对好的60w个推理相关数据，加上另外收集标注的 20w 个跟推理无关，包含写作、事实性回答、翻译等数据，一起对模型再做一次SFT。R1 的中文输出很强，更大可能是跟这 20w 数据的质量高相关。
2. 把上述 SFT 后的模型，再做一次强化学习。这次强化学习具体没有展开，主要是引导模型安全输出，过滤有害输出，以及再次提升推理能力的一次训练。这次的奖励模型额外再加上了对通用内容的奖励，在文科内容、日常问答上，应该也准备了一些质量比较高的 case 和奖励规则模型。

这几个步骤后，R1 就训练完成了，可以看到这个基于 V3 模型的后训练过程成本是很低的，数据量不大，但效果非常显著，特别是在编码和数学问题上，R1 相对 V3 提升了几个档次。

而这个过程，看起来也是可以 scale 的，可以用这个训好的模型继续多步生成一些case，择优组成新的数据，继续进行 SFT 和强化学习。

这条显著提升模型推理能力的后训练路跑通了，公开解了 o1 一直遮遮掩掩的强化学习路线，也展现了很好的低成本持续 scale up 的潜力。沿着这条路走能 scale 到什么程度还不太清楚，拭目以待。

蒸馏

R1 训完了，最终我们用的就是上述训练出来的模型，但这篇论文还没完，DeepSeek 的同学发现用上述 R1 训练过程中生成的 60w 推理相关的数据，以及 20w 的额外数据去对小模型做 SFT，小模型性能的提升非常明显。

看起来这一步纯粹是用质量更好的数据对小模型做SFT，只是这些数据大部分是 R1 生成的，相当于是蒸馏提取了 R1 的能力精华，拟合了 R1 的能力，这样也能给小模型带来较好的推理能力提升。

从分数看，这些小模型在数学和 coding 上的性能是不错的，如果1.5b在部分场景上能有媲美4o的效果，那端上大模型会迎来一波应用潮。但实际用起来没那么理想，试过 1.5B 模型基本不遵循指令，有些刷分的感觉，但这仅是做了初步的SFT 后的效果，在这基础上对小模型继续进行强化学习，可能整体能力能有提升，也是值得期待的点。

这里论文上还额外做了另一个实验，用类似 R1-Zero 的方法直接对小模型做强化学习，实验效果是相对用蒸馏数据做 SFT 的方式，效果差很多。一个猜测是小模型就是能力有限，直接用强化学习达到顿悟和性能提升，得基于模型本身能力足够才行。

到这里 R1 论文内容结束了，结尾部分提到后续会在多轮对话、json输出、语言混合、提示词问题、写工程代码弱这些问题上提升的展望，解决这些只是时间问题。

复现

这篇论文介绍了 R1 整个算法、训练流程和结果，但最核心的应该是数据，包括用于 R1-Zero 的数据是什么，数据量有多大，生成的 60w 数据具体是什么样的，标注的 20w 文科数据是什么，这是决定模型效果的另一个核心因素，DeepSeek 的中文效果出圈，应该很大程度还是标注的 20w 文科数据质量高，不确定 RL 带来的推理能力提升在文科这块上的帮助有多大。这些数据没有公开，友商要复刻出 DeepSeek 的效果没那么容易。

网上有不少开始复现 R1 和 R1-Zero 的开源项目研究，最大的是 huggingface 的 open-r1，也有学生在 3B 模型上小规模复现 R1-Zero 的开源项目 TinyZero。

感受

1. DeepSeek APP 上线 20天 DAU 超过 2000w，成为历史用户增长最快的 APP，更让人感受到通用 AI chatbot 没有护城河可言，无论是国内的豆包、kimi，还是 ChatGPT、Claude，只要有更好的模型出现，用户瞬间转移不带留恋的。搜索是有技术积累的壁垒的，社交有关系链，内容平台有内容壁垒，基于 chatbot 形态的产品，没看到有什么壁垒，用户数据没有作用，曾以为模型领先就是壁垒，OpenAI 可以凭借领先收高额费用和大部分用户的忠诚，DeepSeek 这波又打破了这种壁垒，领先者无法保证自己一直领先。
2. DeepSeek 带来中国自信，曾经认为，类似 AICoding 这种全球无差异竞争的产品，国内同学们怎么搞得过海外那些清一色 MIT 天才搞的产品？DeepSeek 的成功叙事给了这些直面竞争产品很大的信心，这种信心下中概股都被疯狂拉动，还是很让人激动的。

使用

这两天有机会体验了下 Devin，感受到一些小小的震撼。

虽然之前已经用过 cursor 和 windsurf，它们用的模型都一样，理论上能完成的任务和智力是差不多的，但用 Devin 感受还是不太一样，有种 AGI 已经实现了的感觉。

Cursor 和 Devin 核心区别是交互范式，Cursor 是 Copilot，在你工作写代码过程中，实时辅助完成编程任务，而 Devin 是一个员工，交给他复杂任务后不用管它，它主动帮你搞定。可能现在这两者完成的很多任务是一致的，但体验有差异。

我试用的其中一个任务，是扔给它开源项目 JSPatch 的 github 地址，告诉它找个 issue 修一下。它会分解任务逐步执行，包括：

1. 访问 github 网站，浏览issue列表，随机看几个 issue 详情
2. 挑了个 block 相关 issue，浏览项目相关文件，寻找与 issue 相关联的代码文件，制定修复计划
3. 写测试用例 → 修改项目代码尝试修复 issue → 跑用例验证(没 iOS 环境没跑起来) → commit 和提交 PR

这个过程是自动和异步的，它跑在虚拟机里，不需要你提供环境，不需要盯着它，它会自己去调研怎么完成这个任务，做完了会来告诉你（如果用 slack，这个体验过程更顺畅，@它下达任务，任务完成slack回复），这跟给一个员工布置任务，等他做完验收结果的体验很一致。

畅想

现在 Devin 解决问题的能力肯定还有限，真正用下来磕磕碰碰很多任务还是完成不好，现在的模型能力下 Cursor 这种 Copilot 的形态是更实用的，但未来理想的形态肯定是 Devin 这种“员工”形态，因为可以解放注意力，无限扩展同一时间能做的事。

可以想象，这种形态未来的优化速度会很乐观：

1. 基础模型的思维规划能力还没收敛，从sonet o1 到 o3 可以看到还在快速提升
2. 即使基础模型能力放缓了，模型在领域上的调优还有很大空间。
3. 更多工具的接入，也能带来更强大的能力和体验。

以及，模型成本必然比摩尔定律更快速的下降，Devin 会持续用最好的模型最贵的方案，但今天 500美金的效果，一年后成本可能只要5美金就能做到。

Devin 所实现的概念早在 23年初 AutoGPT 就提出，只是当时模型能力还不具备，Claude Sonnet / GPT 4o / GPT o1 这种级别推理能力的模型出现后，才具备可用性，Devin 是实现了这个概念下初步可用的雏形，让人看到这个方向已经初步 ready，剩下的就是持续往这个方向优化和扩展了，Devin 确实称得上是数字员工的开端，设计师agent，交易员agent，数据分析师agent，电商agent，预计会陆续出现。

原理

Devin 是怎么实现的？

有个开源项目 OpenHands（前身 OpenDevin），尝试用开源社区的方式去构建类似 Devin 做的事，虽然能力和效果上不能完全对标 Devin，但可以看个基本雏形。相关论文：https://arxiv.org/abs/2407.16741

文中的这张架构图，可以比较好描述 OpenHands 是怎么做：

三个主要部分：

1. Event Stream：记录每一步指令和执行结果，Action 是指令，Observation 是指令对应的工具执行的结果，Action 和 Observation 最终都是以纯文本记录结果。
2. Runtime：程序运行在独立的 docker 容器里，提供一些工具给 Agent 调用执行，当前包括 Python 运行、终端命令行、浏览器
3. Agent：把 Event Stream 里的所有内容作为上下文，输入到 LLM 推理下一步Action。

还有个关键点没有在图上画出来，为什么把 Event Stream 的所有内容输入到 LLM，LLM 就会按照要求推理出下一步 Action？因为输入到 LLM 的除了 Event Stream 的上下文，还有 Agent 本身的 Prompt，这个 Prompt 描述一些处理原则、当前环境、可用的工具、每个工具的参数、预期输出的格式等，以及还配套了一个示例，指引模型按要求输出。这个 Prompt 本身贴在了文末。

我们跟着图上 Event Stream 的示例，跑一下这个流程：

1. 用户输入一个任务命令：“Can you create a list of numbers from 1 to 10, and create a web page to display them at port 5000?” 到 Event Stream
2. 当前 Event Stream 只有这一条命令内容，输入到 Agent，Agent 会拿它跟上述预置 prompt 一起输入给 LLM，LLM 会推理出下一步是调用 Python 去创建 app.py 文件，输出 Action 指令到 Event Stream。
3. 工具 IPython 对应的 Observation 监听到这个指令，在 Runtime 环境执行了这个命令，输出执行结果“app.py created” 记录在 Event Stream 上
4. Event Stream 接收到 Observation 新的执行结果后，Agent 程序会自动继续把整个 Event Stream 记录连同预置 Prompt 输入给 LLM，推测下一步 Action。推测出来的下一步 Action 是把一大段代码用调用 python 命令的方式写入刚才创建的文件
5. IPython Observation 接收到这个 Action，在 Runtime 环境执行命令，输出执行结果到 Event Stream。

接下来就是不断的循环：Action 驱动 Observation 用工具做处理 → 处理结果输出到 Event Stream → Event Stream 拿所有前文内容到 LLM 输出下一步 Action → 驱动Observation 用工具做处理…

后面的6-9步用了命令行工具和浏览器工具，流程是一样的。这个循环流程什么时候结束？有一个特殊的 Action 叫 finish，如果一个任务 LLM 认为完成了，就会输出调用 finish Action，程序接收到就退出循环，等用户下一步输入。

整体就是自动循环让 LLM 预测下一步动作 → Agent 程序调用工具执行动作 的过程。补充一些点：

1. 整个项目不涉及模型训练，纯工程方案，使用通用 LLM 模型，可以配置 Claude/GPT/Deepseek 等，不过可预见的演进是根据用户使用数据去优化模型以达到领域内更好的效果。
2. 这里没有实现像 Devin 在输出 Action 前先会规划好任务的步骤再一步步执行，但要在上述这个系统加上这个规划能力预计不难。
3. 项目使用 BrowserGym 去和浏览器交互，Agent 对浏览器的操作和识别是另一个大课题，有单独的 benchmark 多种方案，待调研。
4. 随着 Event Stream 里链路的不断增加，上下文会越来越长，到一定程度 openhands 会做两种处理，一种是压缩内容，把前面的上下文发给 llm 精练总结，用更简短的内容作为后续的上下文。另一种是让 LLM 对过去的内容进行重要度排序，只选择对预测下一步重要的几个记录作为上下文，具体逻辑在 condenser.py 里。更长的上下文会用向量数据库 ChromeDB 存储。

附：预置prompt

（更多…）

近期即梦上线了 AI 图片生成文字的能力，在生成海报、封面以及各种场景下渲染文字效果是非常不错的。最开始AI生成的图片中，涉及到文字的基本都是不能看的乱码，需要针对性训练优化才能做到生成清晰的文字并融入图片。那这里是怎么做优化的？对这个原理比较好奇，尝试通过几篇公开论文学习下相关实现思路原理。

大致思路：Recraft

目前生成文字(英文)最好的模型是 Recraft，官方有篇文章 《How To Create SOTA Image Generation with Text: Recraft’s ML Team Insights》介绍了模型训练的大体过程，挺适合简单了解大致思路的，简单复述下。

首先说明下为什么图片生成文字容易乱码？

1. 一是数据量不足：图片生成模型是通过大量图片+图片描述去做训练，而大部分图片的描述是不怎么包含图上的文字的，比如拍一个街道建筑图，图上会有很多店面的名字文字，图片描述可能就是类似 城市/街道/红色招牌等描述，并没有把图上的所有文字放进去，模型只能在少部分相对简单的场景（比如图上只有几个字，图片描述中也有这几个字）中学习生成正确的文本，幻觉会比较严重。
2. 二是文字的错误更容易被发现，相对于人物动作不协调、衣服花纹的差错，文字只要有一笔一划错误就很容易被人察觉识别为乱码，需要更精确的生成。

接下来看优化文字生成能力的大致流程：

第一步，准备数据。准备大量的包含文字的图片，包括海报、封面、广告、Logo等，对这些图片进行处理。处理包含两部分，一是用 OCR 模型识别图像上的文字位置和文字内容，二是用多模态模型识别这张图的内容，输出描述文本。得到了海量的 图片 – 文本布局和内容 – 图片描述 组合的数据。

第二步，使用数据训练模型，跟第一步是反着的过程。先训练一个布局模型，可以通过输入 prompt → 输出文本布局+内容。再把 prompt 和文本布局输入生图模型，最终生成带文字的图片。

大流程就是这样，再稍微把其中布局模型展开一下：

输入 prompt 输出 文字内容+布局，用的是一个大语言模型(LLM)，定义了一个输出的文本格式，包含文本内容和这些文本的坐标。同时还会根据文本和坐标数据，用文字渲染工具画张图片出来。

这张渲染出来的文字布局图会作为生图时的参考，用类似ControlNet 的方式作用在生图过程中，最终生成图上的文字。

这是个大致流程，文中没有展开里面模型架构的一些细节，原文上表示思路基于 TextDiffuser2，但看起来思路上跟 GlyphControl、TextDiffuser、TextDiffuser2 都有关系。

各方案大的思路都差不多，基本都是分两步，生成文字布局信息，再作用在生图过程中，主要是模型架构不同，以及数据集质量不同。下面看看这些相关的论文和一些模型细节。

GlyphControl

先看看相对简单的 GlyphControl，23年11月的论文，基本就是一种 ControlNet，跟边缘轮廓、姿态等 ControlNet 没太大差异。ControlNet 的相关介绍可以看回这篇。

训练阶段：找一批带文字的图片，用OCR 识别文字内容和位置，再渲染出一张白底黑字的图片，将图片描述和这张白底黑字图片一起进入 Glyph ControlNet 网络训练。这个白底黑字的图片就是参考图，跟边缘轮廓/姿态等其他 ControlNet 的参考图作用和流程都一样。

推理阶段：分两部分输入，生图的 Prompt 和白底黑字参考图，这张参考图看起来是要用户自己另外准备的，可以直接画一张白底黑字的图，或者描述文字内容、行信息、大小位置布局，用工具生成白底黑字参考图，再和 prompt 一起去生成相应的带图的文字。

效果：文字能较准确生成，但没有控制字体样式和文本颜色的能力，泛化性会比较差。布局和位置需要额外输入，产品化实用性低一些。

疑问：controlNet 23年2月出现，为什么11月才有人用于改进图片文字渲染，ControlNet作者自己不试试呢？

还有一篇更直接的，直接用 ControlNet 的边缘轮廓做文字生成，也不用自己训练，做了个评测： 《Typographic Text Generation with Off-the-Shelf Diffusion Model》

TextDiffuser

TextDiffuser 是23年10月的论文，跟上面 ControlNet 的思路有差异：

1. 不用准备参考图，用一个模型从 prompt 中推断文字布局。
2. 直接在生图扩散模型中训练，非 ControlNet 插件的形式。

流程：

1. 布局生成：先根据 prompt 生成逐个字母的文字形状 mask 图。用一个 transformer 模型（非LLM）理解输入的语义，识别出图上要画哪些文字，这些文字在画布上应该是在哪个位置，获得每一个字符在画布上的box位置，再用字体渲染库（如pillow）把这些文字渲染上去，生成这些字符的遮罩表示(Mask)。
2. 图像生成：将上一步得到的字符遮罩输入扩散模型，参与引导扩散过程，使图片能在遮罩对应的位置生成对应的字符形状。

训练：

1. 数据：作者从各处收集了1000万张带有文字的图像-文本对，称为MARIO-10M，主要来源是开源的LAION-400M，从中筛选带文字的高质量的图，也对数据进行了处理，包括文本检测识别、字符级的位置数据、原有的图片描述文字等。
2. 布局阶段：会使用这个数据集去做训练上面提到的 transformer 模型，输入是图片描述文字，输出是每个字符的 mask 遮罩。在数据集中，每张图片的描述、以及每张图片经过 OCR 识别处理后字符的遮罩位置都有，模型就能学习到对不同的图片描述，对应的最终的文本位置和形状应该是怎样的。
3. 图片生成阶段：这个数据集也会在扩散模型的基础上去做进一步训练，在这过程中 U-Net 的参数是冻结的，猜测是避免核心生图能力被破坏？训练过程中只会修改扩散模型 U-Net 以外的其他模块参数，整个网络还是能学习拟合到数据集里 图片描述(prompt) + 字符遮罩数据 → 带文字图片 这里的对应关系。

这整个过程，就是为生图增加信息量，布局阶段渲染的每个字符的 mask 是很大的信息量来源，引导图片扩散方向不飘。

效果：

相对未针对性训练的生图模型，能生成合理清晰的文字，在给定图像补充文字上效果也不错，也能做到控制文本颜色了，但字体多样性差一些。

TextDiffuser2

TextDiffuser 有个问题，它第一阶段产生的文字 mask 是用单一字体渲染的结果，用这个 mask 引导生图，结果是生成的结果字形的多样性比较差，生成的文字倾向于规整，手写或艺术字很难出现，GlyphControl也有同样的问题。另外 TextDiffuser 布局转换器对用户输入 prompt 的理解能力也有限。

TextDiffuser2 差异在于：

1. 布局模型用大语言模型去替换。LLM 能表现出比较强的语义理解布局规划能力，用一个 LLM 去理解 prompt 转化为对应的布局格式，效果会更好。
2. 生图阶段，对扩散模型中的语言模型(clip)和 U-Net 都做了训练。

训练

布局模型：

1. 使用 LLM vicuna-7b-v1.5 模型进行微调，训练用的还是前面的 MARIO-10M 数据集，拿这个数据集每张图对应的描述文字作为输入，用 OCR 把每张图片的内容和位置信息提取出来作为预期输出做训练。
2. 这里自定义了布局的格式，一个关键词以一组坐标和字母组成，比如 [x25][y89][x108][y96][W][I][L][D]，两个坐标表示方块左上右下两个点。每个字符单独标记，会比去做BPE分词标记效果好。
3. LLM在学习了大量文字对应图片的构图后，可以从语义推理这些文字的构图应该是怎样的，同时 LLM 自身也能很好理解哪些词是关键字，哪些词应该在同一行。比如上图的 旷野之息邮票 a stamp of Breath of the Wild，LLM 可以学到图上的文本应该是 Breath of the Wild，而对于邮票比较好的布局是上下两行，有个关键字 Wild 突出，得出相应的布局数据。
4. 根据论文描述，5000个数据量的训练效果是最好的，可能数据多了反而过拟合效果不好。

生图模型：

1. 直接在扩散模型中训练，图上的 M2 是扩散模型里的 clip 文本模型，布局内容和文本 prompt 会一起输入，U-Net 也参与了训练，继续在用 MARIO-10M 数据集做训练。为什么这种方式训练效果好，文中没怎么提到。

效果

TextDiffuser2 的多样性会好一些，字体形态多样。

总结

还有一些其他方案，例如 GlyphDraw、AnyText等，大原理差不多，不展开多说了。最后，用 notion AI 总结下本篇文章：

AI 图片生成文字主要有以下几种方案：

1. GlyphControl：通过白底黑字的参考图来控制生成文字的位置和内容，实现简单但泛化性较差。
2. TextDiffuser：采用两阶段方案 – 先用 transformer 模型生成文字布局 mask，再用扩散模型生成最终图像。但生成的字体样式比较单一。
3. TextDiffuser2：改进了 TextDiffuser，用大语言模型替代布局生成，并对扩散模型进行更全面的训练，使生成的文字样式更加丰富多样。

这些方案的核心思路都是：

• 准备大量包含文字的图片数据集（如广告、海报等）
• 设计两阶段架构：先生成文字布局，再生成最终图像
• 通过不同的技术手段（如 ControlNet、LLM等）来提升生成效果

目前 TextDiffuser2 的效果最好，既保证了文字的准确性，又能生成多样化的字体样式。Recraft 借鉴了 TextDiffuser2 和 GlyphControl。

近期苹果发布的新品，无论是 iPhone 还是 Mac，都一改之前挤牙膏的风格，在最低配机器上都加大了内存，目的很明确，就是支撑 iPhone 和 Mac 上的端 AI 大模型。过去一年，AI手机、AI电脑的概念也一度在炒，在之前写的文章也说过，在客户端上跑大模型，一定是未来趋势。那目前端上大模型情况怎样？

应用近况

总的来说，各家陆续出了不少小模型，相关工具链也能支持它们在客户端上跑起来，但可用的应用几乎没见到。

不少手机厂商都号称接入了端模型，但实际上没搜到相关具体应用，Apple Intelligence 还在路上，演示的能力似乎大多是云端模型，不确定本地小模型能做的事。Google Pixel 8 也没有接入Gemini nano，小米14上没有MiLM，小爱完全靠云端模型，OPPO find7 号称端侧模型用于生成通话摘要等一系列能力，但似乎得联网，不确定端模型在上面起到的作用有多大，真正能离线用的也只有图片消除功能。

为什么雷声大雨点小？

1. 完全体 LLM 近一年的应用场景也有限，端上也就更少了，当前阶段业界精力还是主要投入在研发最好的模型上，很难顾得上端的优化。
2. 现在的硬件和模型优化程度还不允许 LLM 在端上有作为。端设备基本都对体积和功耗敏感，这两者都限制了硬件能提供的最大性能，7B的模型硬件支持不好，3B的效果不好。

（更多…）

是什么

1. 在机器学习领域，”模态”被用来描述不同类型的数据形式，如文本、图像、视频、音频等。
2. 最开始以 ChatGPT 为代表的大语言模型，都是只支持文本这个单一模态。
3. 可以同时处理文本、图像、音频等多种形式的数据输入输出的大模型，就是多模态大模型。

特点：端到端

一个模型能同时理解和处理多种模态的数据输入。

1. 非端到端的例子：
   1. 在 ChatGPT 上，可以调用 DALL-E 生成图片，但实际流程是 prompt → GPT4模型 → 生成细节提示词 →DALL-E模型 → 生成高质量细节图像，只是一个能力串联，并不是一个多模态大模型。
   2. 在豆包或其他一些LLM APP上，支持语音输入→文字和语音输出，实际流程是 语音→ASR模型转文字→LLM→文字→tts模型转语音，并不是端到端 语音→LLM→语音。
2. 端到端的例子：
   1. GPT4o 的实时语音对话，流程是 语音→ GPT4o模型→语音。延迟低、语气/音色/停顿/语义都能综合理解到。
   2. claude3.5 支持按要求识别图片，流程是 图片+prompt → claude模型→文本。能很好结合 prompt 按要求输出对图片的识别。
3. 端到端的好处：
   1. 模型能直接从原始的数据中学习不同模态之间的关联和映射关系，发现隐藏在数据中的复杂跨模态模式，可以 scale up 达到涌现，没有中间折损，可以做到低延时。

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经常看见有一些视频生成的模型出来，类型还不太一样，简单学习和调研下这个领域和相关技术的情况。在我所看到的有限的范围里，可以把近期出现的视频生成能力分成两类：

1. 一类是专门精细化控制人物表情动作的模型，驱动一张人像照片动起来。这类模型存在已久，老技术也能实现，近期不断有新模型出现，效果也越来越好，业界好像没针对这一类命个名，姑且叫它人像视频。
2. 另一类是通用的视频生成基础模型，包括基于扩散模型的，以及 sora 出现后的 DiT 架构模型。另外跟 Stable Diffusion 图片生成的生态类似，也会有一些为视频生成基础模型配套的可控编辑扩展模型。

人像视频

先来看看人像视频，常见有两类：

1. 表情控制：输入人物表情视频，让图片的人脸跟着做同样的表情。变种是输入音频，让图片人脸跟着音频的口型动，talking photo。
2. 姿态控制：输入人物动作的视频，让图片的人跟着视频的动作动。火过的 case 是通义千问的全民舞王科目三。

表情控制(Vimi)	姿态控制(Animate Anyone)

这里的技术都不是这波大模型后才有的，上个时代已经有很多做得不错，上一波爆火的蚂蚁呀嘿已经是 2021 年的事了，相关论文也是 2019 年就有了：《First Order Motion Model for Image Animation》。后面不断有新的方案，包括基于和不基于扩散模型的方案。下面列几个近期出现，看起来还行的方案。

表情控制

基于扩散模型

基于扩散模型的方案，大体思路看起来是在原网络插入 pose/人脸点位 控制，跟 ControlNet 原理差不多，扩散模型本身除了 SD Unet 那套外，基本都会加入视频生成常见的 spatial-attention 和 temporal-attention。

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Transformer 作为新 AI 时代的基石，有必要深入了解下。网上对 Transformer 的教学文章/视频非常多，很多讲得很好，像 3Blue1Brown 的讲解视频，以及这篇文章。整个详细过程原理写不来，本文主要记录一下其中我觉得比较容易混淆的 Attention 模块运算过程，主要是里面的 Q K V 的概念/运算过程/作用。

这是 Transformer 架构图，左边是 encoder，右边是 decoder，实际 LLM 大模型是只由右边 decoder 构成，这里面大部分是常用的 Feed Forward（前馈网络）/ Add（残差连接）/ Norm（层归一化），核心还是 Multi-Head Attention 模块，我们来具体看看 Multi-Head Attention 模块里做了什么。

输入

假设一个字是一个 token，输入是”我有一个玩”（用于推测下一个字”具“），5 个字，每个字用一个向量表示，每个向量假设是 9 维（GPT3 是 12288 维），也就是用 9 个数值表示这个字，那每个词顺序排下来，就组成了 5 行 9 列的输入矩阵，称他为 X，每一行代表一个词。

6每一个圈圈代表一个数值。”我“字由蓝色的9个数值表示，“有”字是绿色的9个数值。这 9 个数值组成一个 9 维向量，这里每个字对应的向量值是一开始定好的，至于怎么定的不细说，可以看看相关文章。

这个输入矩阵经过 Multi-Head Attention 模块运算，输出另一个同宽高的矩阵，接下来详细看看这个运算过程。

权重矩阵 & Multi-Head Attention

Multi-Head Attention 是由多个 Self Attention 模块拼接而成，如果它只有一个 head，就是一个 Self Attension 模块。

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在客户端上跑大模型，一定是未来的趋势。

1. 上个时代 AI 的核心应用是推荐系统，推荐是依赖海量数据的，海量数据只有服务端上存在，在推荐这主场景下客户端 AI 上能做的事很少，发展得比较吃力。
2. 生成式 AI 时代，最大的应用就是模型本身，只有训练时依赖海量数据，使用时并不依赖数据，那理论上只要客户端硬件资源足够，在客户端使用，跟在服务端使用，场景和效果是一致的。
3. 生成式 AI 在端上跑模型，最大的优势是成本。成本是当前生成式 AI 应用除了效果以外第二大关键因素，在用户客户端上跑模型，对服务提供方来说就是 0 成本，0 成本使更多场景大规模免费应用成为可能。其他的优势还包括 隐私保护、实时性、离线可用。

硬件条件

那当前手机设备硬件条件如何？我们可以通过一些指标对手机和服务端的算力差距有个大概认识。

显存：一个模型能不能跑，取决于显存够不够，显存不够模型无法加载。

1. 服务端一般用独立显卡，有独立显存。
2. 手机通常使用系统级芯片 Soc（System on a Chip），无独立显卡，SoC 中包含了 CPU、GPU、基带等多个组件，使用统一内存架构允许 CPU 和 GPU 共享同一块内存，所以手机 GPU 显存跟手机内存是一个东西。

性能：而模型跑得快不快，取决于芯片性能怎样。

1. 芯片性能取决于很多因素，例如芯片架构、显存带宽，而算力是其中一个，通常用TOPS（万亿次每秒 Tera Operations Per Second）指标来衡量算力。TOPS 默认是针对 INT8 整型数的处理次数，另一个指标 TFLOPS 是针对 Float32 浮点数的处理次数。
2. 在通用 GPU 以外，现代芯片会搭载专门处理 AI 运算的硬件加速器，NVIDIA 是 Tensor Core，手机 SoC 芯片是 NPU （Neural Processing Unit 神经网络处理单元），以下是 Tensor Core 和 NPU 的运算性能指标。
3. 不同芯片性能，特别是涉及不同芯片架构设计的，应该以实测数据作为对比，但当前缺乏这类数据，先用 TOPS 指标看个大概。

我们看看当前常用的英伟达各种显卡芯片，以及移动端设备芯片这几个指标的情况：
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接上篇，继续优化我们的黏土风 workflow。

引导图控制

来看看上篇里的最后一个case：

黏土风格效果还可以，但人物动作总会跟原图不一致，一会双手放地板，一会侧身。图生图一般希望整体轮廓、人物姿态与原图一致，有没有办法控制？

我们可以给它加上 ControlNet 节点，用 canny 边缘检测，试试控制画面主体的轮廓结构：

这下就比较准确地还原了原图的姿势了。

ControlNet 介绍

ControlNet 是一种神经网络架构，能做到通过添加额外的引导图片输入（如边缘图、姿态图等）来控制 SD 模型的扩散生成方向，实现对图像生成过程的精确引导。

通过这套架构，可以训练出每种控制方式对应的模型，生图过程中应用这个模型，输入对应的引导图，就能生成对应的图。

以下是 ControlNet 作者训练好的几种模型，以及用这些引导图生成的图片效果：sketch草稿、map法线贴图、depth深度图、canny边缘、line线、edge边缘、场景、Pose人物姿势

看下 ComfyUI ControlNet 相关的这几个节点：

1. 每个 ControlNet 模型的输入，都是预处理好的一张引导图，一般用简单的算法就能处理出来，这里用的是 ControlNet canny 边缘控制的一个模型，对应一个 canny 算法节点，一个古老的算法，python 的 OpenCV 库就有。
2. 接着加载 canny 对应的 ControlNet 模型。
3. 这张边缘图片输入到 ControlNet 模型，跟文本一起，作为模型降噪生成过程中的引导，指引降噪方向，生成符合文本描述、符合图片边缘形状的图。

这里的 canny 可以替换成 sketch、depth、pose 等算法，搭配上对应的 ControlNet 模型，就能实现不同的控制方式。

ControlNet 原理

扩散生图模型出现后，就有很多人探索怎样更好控制它的生成，显然如果只能用文字生图，可控性太差，最直观的还是能通过草图指引控制它画什么。

怎么解这个问题？对模型简单做一个端到端微调是否可行？例如想让模型按 canny 检测出来的边缘去生成图片，那造一堆 原图 – canny图 的配对作为训练集，微调让模型学习到边缘图和最终生图的关系，是否就可以？大思路是这样，但需要解决微调带来的过拟合、破坏原模型能力的问题，需要设计一个网络结构，能很好认得 canny 引导图特征、跟扩散模型很好结合、效果稳定。

有很多人做过不同的研究，提出过多种方法，ControlNet 的方法相对前人有很大优势，能稳定用在各种场景上，效果最佳，应用广泛。

网络架构

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在前面的学习中，我们把 SD UNet 网络当成黑盒，不太影响对图片生成大致原理的理解，但在继续学 SD 的过程中，发现 ControlNet、T2I-Adapter、IPAdapter 等这些技术，都是在原 SD 网络模型上以各种方式对网络做修改叠加，要理解这些技术，还是得先了解下 SD UNet 网络结构的一些细节，不然看得很费劲。

SD 模型构成

从之前的学习我们知道，Stable Diffusion 模型里包含了三个组件：CLIP、VAE、UNet，这三个组件的参数和大小分布(来源)：

组件	参数个数	文件大小	占比
CLIP	123,060,480	492 MB	12%
VAE	83,653,863	335 MB	8%
UNet	859,520,964	3.44 GB	80%
Total	1,066,235,307	4.27 GB	100%

整个生图的核心网络就是 UNet。UNet 最初是用于医学图像分割任务而提出来的，但它的特性展现了在图像其他领域的应用潜力，后续经过扩散模型的改进，很好应用在了图像生成上，所以 Stable Diffusion 的 UNet 实际上在原 UNet 网络架构上做了一些改造。

基础 UNet 网络

我们先来看看原 UNet 网络架构：

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