OpenAI當紅新星宋飏：最新研究獲評「終結擴散模型」，16歲上清華
對擴散模型也有早期貢獻
楊凈 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
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」。
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。
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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