GAN学习之路（五）：Mask-Guided Portrait Editing withcGANs

我们先看一下论文题目Mask-Guided Portrait Editing with CGAN，使用cGAN来进行掩膜引导的肖像编辑。肖像编辑是最终的目的，掩膜和cGAN是手段。

1. 相关概念

1.1 Portrait Editing

肖像编辑是图像处理里的热门话题，我的理解就是对人脸或者人脸的某一部分（鼻子、眼睛等等）进行处理，处理的手段包括美化、替换等等。肖像编辑由于其在电影、游戏、照片处理和共享等方面的潜在应用，在视觉和图形领域引起了广泛的关注。人们想获得让脸看起来更有趣、更有趣、更美丽的魔力。

1.2 cGAN

条件生成对抗网络是一种非常实用且流行的网络，比较详细的介绍在这里。虽然条件生成对抗网络能够生成人脸，但细节之处非常不真实。为了解决这个问题，一种可能的解决方案是使用掩膜来引导生成。一方面，掩膜提供了良好的积核约束，这有助于合成比较真实的轮廓。

1.3 MASK（掩膜）

MASK在深度学习是指图像分割的一个结果。图片中有个圆形物体，我们从纸上剪掉一个和该物体一模一样大小的圆，将这张纸蒙在图片中，也就是MASK。掩膜用于帮助在学习中为每个组件指定区域，为源图像和目标图像建立了组件级的对应。

2.文章idea

肖像编辑框架主要由三部分组成:局部嵌入子网络、掩码引导生成子网络和背景融合子网络，这三个子网络都是端到端的网络。

• 局部嵌入子网络：局部嵌入自网络包含五个自编码器，分别对应五个面部分量：左眼、右眼、嘴、皮肤（鼻子）、头发。
• 掩膜引导生成子网络：掩模引导生成子网络将局部嵌入的片段与目标掩膜重新组合在一起，生成前景人脸图像。掩膜用于帮助在学习中为每个组件指定区域。
• 背景融合子网络：主要负责融合背景和前景人脸，根据目标人脸掩膜生成自然的人脸图像。

掩膜会帮助所有三个子网络的面部生成。有了掩膜，作者的框架可以应用在很多地方，如下图a，作者可以在掩码的引导下生成新的面孔，而在下图b中，作者则改变了局部的一些特征，比如嘴等等；图c中作者则展示该边所有局部特征的一个生成结果。

综上所述：

1. 文章提出了一种基于掩模引导的条件生成对抗网络(cGANs)的新框架，成功地解决了人脸合成中的多样性、质量和可控性问题。
2. 该框架是通用的，可用于大量应用程序，如掩膜合成人脸、肖像编辑、人脸交换等等。

3. 三个子网络实现

下图是三个自网络的示意图：
损失函数是由最后的蓝色框线输出部分。

3.1 局部嵌入子网络

如上图的Local Embedding Sub-Network部分，我们首先将人脸$x^s$输入$P_F$网络中以获得掩膜$m^s$（$P_F$是一个全卷积网络，使用Helen数据集训练，能够生成人脸掩膜的网络）。之后根据人脸掩膜，我们将人脸分为五部分$x_i^s$ 其中i={0,1,2,3,4}，分别表示{“左眼”,“右眼”,“嘴”,“皮肤和鼻子”,“头发”}五部分，对于每一部分，我们使用相应的自编码器网络{$E_{local}^i$, $G_{local}^i$}。
利用五种自编码器网络，我们可以方便地改变生成的人脸图像中的任何一个面部成分，或重组来自不同面部的不同成分。
损失函数：
在该网络中，我们使用了$L_{local}$损失函数来对$E_{local}$进行约束：
$L_{local}=\frac{1}{2}{||x_i^s-G_{local}^i(E_{local}^i(x_i^s))||}_2^2$
其原理和自编码器一模一样，就是为了保持输入和输出相同。

3.2 掩膜引导生成子网络

这个网络主要负责将局部嵌入自网络$E_{local}^i$生成的人脸五部分特征$x_i^s$以及目标掩膜特征张量融合在一起。其中，掩膜特征张量是目标掩膜$m^t$经过编码器$E_m$输出的结果。掩膜引导生成子网络分为以下几步：

1. 从目标掩膜$x^t$（我个人觉得应该是$m^t$，但原文是$x^t$）中获取五个分量的中心位置$\{c_i{\}}_{i=1,2,3,4,5}$；
2. 准备五个3D张量，所有的张量使用0填充，$\{{\hat{f}}_i{\}}_{i=1...5}$，每个张量的高宽与掩膜特征张量相同，和每个部分的组件的通道数相同；
3. 我们根据五个分量的中心位置$\{c_i{\}}_{i=1,2,3,4,5}$，将人脸五部分特征$x_i^s$分别放在五个新建张量$\{{\hat{f}}_i{\}}_{i=1...5}$的相应位置上；
4. 我们将所有的3D张量和目标掩膜特征张量拼接起来得到一个融合后的张量；
5. 最后，我们将融合后的张量输入到$G_m$中来生成前景图像。

3.3 背景融合子网络

将生成的前景面粘贴到目标图像的背景中，最直接的方法是从目标图像$x^t$中复制背景，然后根据目标口罩将其与前景面结合起来。但这样会导致前景和背景的边界非常明显，可能的原因有二：

1. 颈部皮肤存在于肖像背景中，我们可能融合得到的图像会有肤色的不同；
2. 掩膜得到的结果不一定很完美，也许会有头发残存于背景中。

为了解决这个问题，我们就创造了背景融合子网络，步骤如下：

• 使用掩膜解析网络$P_F$得到肖像背景部分；
• 将背景部分输入到编码器$E_b$中来得到背景部分的特征张量；
• 将背景部分特征张量与前景人脸肖像部分拼接，输入到生成网络$G_b$中，得到最终的结果。

损失函数：
在该网络中，我们使用了$L_{global}$、$L_{GP}$、$L_{GD}$损失函数来进行约束，：

• $L_{global}=\frac{1}{2}{||G(x^s,m^s,x^t,m^t)-x^s||}_2^2$ ，这里的$G(x^s,m^s,x^t,m^t)$就是我们最终的输出（也是背景融合子网络的输出），而$x^s$是我们的源输入图像；
• 从论文题目可以看出，论文提出的网络要使用cGAN，于是就在这里，我们将详细解释cGAN是如何使用在本项目中。论文使用了Pix2PixHD的多尺度判别器（目测是指两个判别器这样，我会在文后进行详细解释），这里的条件生成网络的条件是指$m^t$，那么，两个判别器的损失函数为：$L_{D_i}=-E_{x^t\sim P_r}[log{D}_i(x^t,m^t)]-E_{x^t,x^s\sim P_r}[log(1-D_i(G(x^s,m^s,x^t,m^t),m^t))]$，生成器G的损失函数为$L_{sigmoid}=-E_{x^t,x^s\sim P_r}[log(D_i(G(x^s,m^s,x^t,m^t),m^t))]$；由于原始的生成器G损失可能会导致梯度不稳定的问题，因此，作者还提出了分类器D在最后一层输出的特征层表示为$f_{D_i}(x^t,m^t)$，那么作者提出了特征匹配损失（feature matching loss）为$L_{FM}=\frac{1}{2}{||f_{D_i}(G(x^s,m^s,x^t,m^t),m^t)-f_{D_i}(x^t,m^t)||}_2^2$因此，G最终的输出为$L_{GD}=L_{sigmoid}+{\lambda }_{FM}{L}_{FM}$。
• 我们之前提到了一个全卷积网络$P_F$用来进行语义分割，这个网络本质是U-Net网络，也就是自编码器结合跳跃连接，它是在Helen人脸数据集上进行训练，其中的损失函数为$L_P=-E_{x\sim P_r}[{\sum }_{i,j}logP(p_{i,j}|P_F(x{)}_{i,j})]$，这里的(i,j)是指相应位置的像素。在经过Helen人脸数据集后，我们希望最终生成的人脸经过$P_F$后可以与目标掩膜一样，那么最终的损失函数为$L_{GP}=-E_{x\sim P_r}[{\sum }_{i,j}P(M_{i,j}^t|P_F(G(x^s,m^s,x^t,m^t){)}_{i,j})]$

最终的生成模型G的损失函数为：、
$L_G={\lambda }_{local}{L}_{local}+{\lambda }_{g}lobal{L}_{global}+{\lambda }_{GD}{L}_{GD}+{\lambda }_{GP}{L}_{GP}$，在作者的论文指出，实验中${\lambda }_{local},{\lambda }_{global},{\lambda }_{GD},{\lambda }_{GP}=\{10,1,1,1\}$

4. 实验细节

4.1 训练策略

$m^s$和$m^t$是$x^s$和$x^t$通过$P_F$得到，因此网络的输入其实是$x^s$和$x^t$。论文借鉴了自编码器的思想，论文需要两种类型的输入：

• 匹配数据：一种是$x^s$和$x^t$是同一幅图像；对于匹配数据，我们使用全部的$L_G$损失
• 非匹配数据：一种是$x^s$和$x^t$不是同一幅图像；对于非匹配数据，我们将${\lambda }_{global}$和${\lambda }_{FM}$设置为0。

这两种输入交替输入，输入一次匹配数据，再输入一次非匹配数据，交替进行。

4.2 训练细节

我们使用Helen数据进行$P_F$的训练以及评估。Helen数据集包括2330张人脸数据（2000张训练集，330张测试集）。但由于2000张人脸图像的有效性有限，因此我们首先使用这2000张人脸图像来训练解析网络$P_F$，然后使用解析网络从VGGFace2获得额外的20000张人脸图像的语义掩码。在实验过程中，我们总共使用了22000张人脸图像进行训练。解析网络具体训练过程如下：

1. 使用JDA人脸检测器检测面部区域；
2. 定位五个面部标志（两只眼睛、鼻尖和两个嘴角）；
3. 作者使用了基于面部标志的相似变换将人脸对齐到一个规范位置；
4. 裁剪出一个256x256的面部区域来做试验；

在作者的实验中，五个张量(左眼、右眼、嘴、皮肤和头发)的输入大小由每个组件的最大大小决定。因此在实验中作者使用48x32，48x32，144x80，256x256，256x256的大小来表示左眼、右眼、嘴、皮肤和头发。

上图是论文作者提出的网络与Pix2PixHD以及bicycleGAN进行对比的结果，Pixel2PixHD以及bicycleGAN的输入是掩膜（traget mask），而作者的网络输入是（source image和target image）。

4.2 实验结果

如上图，掩膜右边是实验的生成的结果，第一列是target image，第二列是traget mask。

当然，本论文同时支持两种肖像编辑：

1. 改变人脸的某一部分的掩膜，如上图的前两行；
2. 将其他人脸的某一部分掩膜组件替换本人脸的一部分，如下面两行；

上图第一列是输入图像和输入的掩膜，第二列分别将胡子添加和改变头发，第三列改变嘴唇和改变眼妆。

上图是两张图像进行了一个交换，也就是两张图像分别为$x^t$和$x^s$的时候。

上图第一列是$x^t$，第二列是$x^s$，第三列是输出。