图像生成：SaGAN

chaibubble

发布于 2019-09-25 16:36:06

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发布于 2019-09-25 16:36:06

本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100995379

简介

首先需要说明下，SaGAN不是SAGAN，SAGAN是Self-Attention GAN，Ian Goodfellow大牛挂名的论文，而这篇文章要介绍的是SaGAN是Spatial Attention GAN，即空间注意力的生成对抗网络，来自中科院，它的论文是《Generative Adversarial Network with Spatial Attention for Face Attribute Editing》。 SaGAN用来做面部属性编辑，是一种结合VAE的GAN结构，功能比较简单，一个模型只能修改一种属性，相比其他的GAN模型这并不酷炫，但是对应的模型比较轻量，训练没有压力。对属性无关区域的保留做的很好。

SaGAN原理

设计理念

SaGAN是一种用来做面部属性编辑的方法，比如一个不戴眼镜的人脸图像加上眼镜，或是一个戴眼镜的人脸图像移除眼镜。面部属性编辑有一个大前提是保证属性无关区域不被改变，SaGAN的Spatial Attention机制，就是用来做这个，总结起来SaGAN有三个方面的贡献，其实也可以说是两个：

在GAN中引入了空间注意力（spatial attention），自动关注并修改相关属性，忽略和保留无关属性；
和image-to-image方法不同，SaGAN使用一种属性条件控制，可以用一个生产模型完成一种属性的0,1变换，而不是G1(0)=1G_{1}(0)=1G1(0)=1和G2(1)=0G_{2}(1)=0G2(1)=0这样，使用两个模型；
由于spatial attention的引入，SaGAN对属性无关区域的保留非常出色，如何要使用GAN做人脸识别增广的话，这一点会变的尤其重要，因为起码要保证生成前后一个ID。

SaGAN网络结构

上图就是SaGAN的网络结构，例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。首先作为一个GAN结构，一定有生成器G和判别器D两个部分，分别是上图中白色的Generator部分和灰色的Discriminator部分。首先是生成器部分G，它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc，负责输出修改后的图像I^\hat{I}I^： I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 生成器又拆分为两个网络，一个是attribute manipulation network（AMN），定义为FmF_{m}Fm。它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc，负责输出中间结果IaI_{a}Ia，IaI_{a}Ia是对整副图像直接操作的结果： Ia=Fm(I,c)I_{a}=F_{m}(I,c)Ia=Fm(I,c) 另一个网络就是这个方法的核心，空间注意力网络spatial attention network (SAN) ，定义为FaF_{a}Fa。它的输入是原始图像III，负责输出一个掩码图像bbb，它是一个二值图。在这个二值图中，1应该对应属性相关的区域，0对应属性无关的区域。但是这是一种理想化的结果，由于bbb是网络反卷积出来的，所以没办法控制bbb中的像素非1即0，而是一个被压缩到0-1内的连续值，所以实际上是bbb中非0的像素对应属性相关的区域，为0的像素对应属性无关的区域。 b=Fa(I)b=F_{a}(I)b=Fa(I) 有了III，IaI_{a}Ia和bbb之后，就可以输出最后的结果了，即： I^=G(I,c)=Ia×b+I×(1−b)\hat{I}=G(I,c)=I_{a}\times b+I\times(1-b)I^=G(I,c)=Ia×b+I×(1−b) 就是用掩码bbb之和中间结果IaI_{a}Ia做乘，再将掩码取反，和原图IaI_{a}Ia做成乘，最后把它们加起来。

上图是生成器G的网络结构，AMN和SAN结构是一样的，并且IaI_{a}Ia和bbb都靠反卷积得到。SAN最后用Sigmoid把范围压缩到0-1。

判别器部分D也有两部分，分别是原始的DsrcD_{src}Dsrc和增加的DclsD_{cls}Dcls，分别用来评价图像生成的效果和属性编辑的效果。因为如果没有DclsD_{cls}Dcls，也可以生成出质量高的图像，但是做不到属性的控制。DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls共用了主干网络。

上图是判别器D的网络结构，DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls公用了前6层主干。

SaGAN损失函数

首先是SaGAN的判别器D损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以损失函数也是： DsrcD_{src}Dsrc的损失函数和原始GAN是一样的，即： LsrcD=EI[logDsrc(I)]+EI^[log(1−(Dsrc(I^))]L_{src}^{D}=\mathbb{E}_{I}[logD_{src}(I)] +\mathbb{E}_{\hat{I}}[log(1-(D_{src}(\hat{I}))]LsrcD=EI[logDsrc(I)]+EI^[log(1−(Dsrc(I^))] DclsD_{cls}Dcls和DsrcD_{src}Dsrc的作用是相似的，是对属性做二分类，所以它也可以用二值交叉熵来表示，即： LclsD=EI,cg[−logDcls(cg,I)]L_{cls}^{D}=\mathbb{E}_{I,c^{g}}[-logD_{cls}(c^g,I)] LclsD=EI,cg[−logDcls(cg,I)] 所以判别器的总损失，在原文中表示为： minDsrc,DclsLD=LsrcD+LclsD\underset{D_{src},D_{cls}}{min}L_{D}=L_{src}^{D}+L_{cls}^{D}Dsrc,DclsminLD=LsrcD+LclsD 但是感觉这个有问题，LsrcDL_{src}^{D}LsrcD没有加负号，不应该是最小化LsrcDL_{src}^{D}LsrcD，而是最大化，多以个人认为上式应该修改为：

minDsrc,DclsLD=−LsrcD+LclsD\underset{D_{src},D_{cls}}{min}L_{D}=-L_{src}^{D}+L_{cls}^{D}Dsrc,DclsminLD=−LsrcD+LclsD

其次是SaGAN的生成器G损失，由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc和DclsD_{cls}Dcls两个部分，所以生成器G也要有两个对应的损失函数，分别是固定判别器时生成更真实的图像LsrcGL_{src}^{G}LsrcG和生成更对应属性的图像LclsGL_{cls}^{G}LclsG： LsrcG=EI^[−log(Dsrc(I^)]L_{src}^{G}=\mathbb{E}_{\hat{I}}[-log(D_{src}(\hat{I})]LsrcG=EI^[−log(Dsrc(I^)] LclsG=EI^[−log(Dcls(I^)]L_{cls}^{G}=\mathbb{E}_{\hat{I}}[-log(D_{cls}(\hat{I})]LclsG=EI^[−log(Dcls(I^)] 它们应该是二值交叉熵的右侧部分，但是论文里改写了下，拿LsrcGL_{src}^{G}LsrcG举例，min(EI^[−log(Dsrc(I^)])min(\mathbb{E}_{\hat{I}}[-log(D_{src}(\hat{I})])min(EI^[−log(Dsrc(I^)])等效于min(EI^[log(1−Dsrc(I^))])min(\mathbb{E}_{\hat{I}}[log(1-D_{src}(\hat{I}))])min(EI^[log(1−Dsrc(I^))]) 生成器部分还有第三个损失函数，就是重塑损失LrecGL_{rec}^{G}LrecG，它是一个均方误差损失。它的目的是

原图通过目标属性控制信号ccc生成I^\hat{I}I^，I^\hat{I}I^再经过原属性控制信号cgc_{g}cg生成的图，应该和原图是一样。
原图通过属性控制信号cgc_{g}cg生成的图，应该保持不变，和原图是一样。

LrecG=λ1EI,c,cg[I−G(G(I,c),cg]+λ2EI,c,cg[I−G(I,cg)]L_{rec}^{G}=\lambda _{1}\mathbb{E}_{I,c,c_{g}}[I-G(G(I,c),c_{g}]+\lambda _{2}\mathbb{E}_{I,c,c_{g}}[I-G(I,c_{g})]LrecG=λ1EI,c,cg[I−G(G(I,c),cg]+λ2EI,c,cg[I−G(I,cg)]

最后的总损失，还是把他们加起来： minFm,FaLG=−LsrcG+LclsG+LrecG\underset{F_{m},F_{a}}{min}L_{G}=-L_{src}^{G}+L_{cls}^{G}+L_{rec}^{G}Fm,FaminLG=−LsrcG+LclsG+LrecG