【人脸生成】HiSD-通过层级风格解耦实现图到图的迁移

Image-to-image Translation via Hierarchical Style Disentanglement

• 厦大，西交，腾讯
• 清晰易读
• 用公布的模型在自有数据上实测不及预期，但仍是值得尝试的方法

这是我看的第一篇人脸生成相关的论文，对这个领域不熟悉，因此会更多关注该领域的问题，做法，套路。乍一看这个标题，可能是想把一张图里的风格(style)迁移到另一张图，把这些风格按层级划分，目的是解耦同一张图里的风格，这里的图指的是人脸，进一步你就能想到，人脸上有多种风格，解耦它们是为了可控地只迁移一种特定的风格，同时要维持其他风格不变。

image-to-image translation图到图迁移领域, 一般要解决两个问题：根据多种label转换图片——multi-label task，和生成多种风格的丰富的的图片——multi-style task。

• multi-style: 目标是生成多种多样的tag相关的风格图片，如生成某人多种戴眼镜的图片，生成某人不同刘海的图片，在本论文里，风格用style code表述(风格编码,一组向量)可以是latent code随机生成的, 也可以是从参考图中抽取，分为两个子任务
  • latent-guided task: latent code是GAN里的z向量，服从高斯分布的随机值，作用是帮助随机生成style code(风格编码), 如下图把戴眼镜这个风格迁移到input中来，生成同一人戴多种眼镜的随机图片。
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  • reference-guided task: 从参考图中提取指定tag的风格，如下图中把参考图里刘海的风格迁移到input上来，生成同一人多种刘海风格的图片。
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• multi-label: 目的是把输入图片变成指定风格的图片，如把某人的头发变成金色，把给某人带上某款眼镜，头发梳成某种样式。分为两个子任务
  • multi-attribute task: 将某tag下指定的多种属性的style迁移到input中来。比如下图把tag发色下属性为黑和棕色的风格迁移到input中来，生成同一人，发色tag下为某种属性的图片。
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  • multi-tag task: 将多种tag的风格迁移到input中来，如下图把横向参考图中的眼镜的风格，以及纵向参考图中刘海的风格迁移到input中来，生成的图片同时有眼镜和刘海的风格。
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对比SDIT, StarGANv2: SDIT的发色，眼镜，刘海共享一个编码空间，style code和目标label concat, 一起给到生成器去合成图片。StarGANv2学习混合的风格，再用目标label去索引style code, 它有一个多分支的mapping网络以latent code为输入，每个分支各输一个style code, 再根据目标label去索引用哪一个style code, 相应的，编码器，判别器都有多个分支。

他们认为过去的迁移方法经常带来不必要的修改，如把人换了，或者改变背景。此外还不能独立地学习如刘海，眼镜，发色的风格。这种不可控的迁移严重制约了实际使用。于是他们

• 层级地组织标签，分为相互独立的tags, 互斥的attributes
• 重新设计了模块，步骤，目标，一套适用层级风格标签的框架

从论文的图1看，他们把人脸图的原始label转化为层级的tags和attributes, 在标注上解耦了: 刘海，眼镜，发色的风格（他们用的CelebA-HQ数据集就只有这些标注）。

对于一张图，$x_{i,j}$表示它是带有tag i下属性j的图片. $s_{i,j}$ 表示该属性的style code。
他们的框架由以下模块组成

• Mapper module (M): 风格映射器，作用是随机产生指定风格的style code。给定latent code $z\sim N(0,1)$, 以及tagi下的属性j, mapper生成style code $s_{i,j}=M_{i,j}(z)$，这里i,j是M的下标，而非输入，表明根据i,j被用来索引使用哪个风格映射器，有的用于随机生成金发风格，有的用于随机生成斜刘海风格。
• Extractor module (F): 风格提取器，作用是从图片种抽取指定的风格，比如一个发色为金色的图片，通过发色风格提取器后，提取出发色为金色的style code。给定图片$x_{i,j}$和tag i, extractor从图片种抽取出tagi的风格$s_{i,j}=F_i(x_{i,j})$，这里的F以i为下标，也表明有多个风格提取器，有的用于提取发色的风格，有的用于提取刘海的风格。
• Encoder module (E): 图片编码器，作用是把图片转为编码，以便于用转换器T去修改图片风格，$e=E(x)$，e所在的空间才是可以修改风格的空间。
• Translator module (T): 风格转换器，它以图片编码e和风格编码s为输入，把图片修改为对应风格的编码，$\tilde{e}=T_i(e,s_{i,j})$，T是可以作用多次的，修改多个风格。这里的T以i为下标，也表明有多个风格转换器，有的用来转换眼镜风格，有的用于转换刘海风格。
• Generator module (G): 图像生成器，它以图片编码(包括修改后的)为输入，生成风格被修改后的图像，$\tilde{x}=G(\tilde{e})$
• Discriminator module (D): 图像判别器，它对图像是否为真实图像分类，目的是促进对抗训练生成逼真的图像。

这些模块被独立优化，训练时随机采样tag i, 原始属性j, 目标属性$\tilde{j}$, 给定原始图片$x_{i,j}$, 该框架的训练阶段包括

• Non-translation path: 非迁移路径，希望图像编码后还能再生成原图，得到第一张重建图像
  • $x_{i,j}^{\prime }=G(E(x_{i,j}))$
• Self-translation path: 自迁移路径，希望在图像编码上使用自身的风格编码修改后还能生成原图，得到第二张重建图像
  • $s_{i,j}=F_i(x_{i,j})$
  • $x_{i,j}^{\prime \prime }=G(T(E(x_{i,j}),s_{i,j}))$
• Cycle-translation path: 循环迁移路径，希望图像风格被修改后再改回来原风格还能生成原图，得到第三张重建图像
  • $s_{i,\tilde{j}}=M_{i,\tilde{j}}(z)$
  • $x_{i,\tilde{j}}=G(T(E(x_{i,j}),s_{i,\tilde{j}}))$
  • $x_{i,\tilde{j}}^{\prime \prime \prime }=G(T(E(x_{i,\tilde{j}}),s_{i,\tilde{j}}))$

该框架的损失函数包含

• 对抗损失：从希望生成的图片能以假乱真的角度看，判别器尽量分错，第2，3项用到了第2,3张重建图，如果它们逼真，代表提取器F, 映射器M, 转换器T能学习的比较好。
  • $L_{adv}=2{\mathbb{E}}_{i,j,x}[\log (D_{i,j}(x_{i,j}))]$
  • $+{\mathbb{E}}_{i,j,x,\tilde{j},z}[\log (1-D_{i,\tilde{j}}(x_{i,\tilde{j}}))]$
  • $+{\mathbb{E}}_{i,j,x,\tilde{j},z}[\log (1-D_{i,j}({\tilde{x}}_{i,j}^{\prime \prime \prime }))]$
• 重建损失，希望每张重建图都和原图保持一致性：
  • $L_{rec}={\mathbb{E}}_{i,j,x}[||x_{i,j}^{\prime }-x_{i,j}|{|}_1]$
  • $+{\mathbb{E}}_{i,j,x}[||x_{i,j}^{\prime \prime }-x_{i,j}|{|}_1]$
  • $+{\mathbb{E}}_{i,j,x,\tilde{j},z}[||x_{i,j}^{\prime \prime \prime }-x_{i,j}|{|}_1]$
• 风格损失，希望从修改风格后的图提取风格，和我们期望的风格一致：
  • $L_{sty}={\mathbb{E}}_{i,j,x,\tilde{j},z}[||F_i(x_{i,\tilde{j}})-s_{i,\tilde{j}}|{|}_1]$
• 总优化目标：
  • $\underset{E,G,T,F,M}{\min }\underset{D}{\max }{L}_{adv}+{\lambda }_{rec}{L}_{rec}+{\lambda }_{sty}{L}_{sty}$

为了避免对图片进行全局的修改，希望修改只专注于表征风格的局部特征上，

测试时的流程如下, 先生成风格编码，代表你要给图片带来什么风格。style code可以来自latent code, 通过风格映射器M映射到style code的空间，得到很多随机的style code, 也可以从图片中使用风格提取器F抽取

随后流程都是一样的，编码 -> 修改 -> 生成，比如生成多个刘海图片，用刘海映射器M(i=刘海，j=有)生成很多风格编码喂给转换器T。要生成黑发棕发也只需把相应的风格编码喂给T。要生成带有不同tag的风格图像时，需要不同tag的风格编码，分别使用对应tag的风格转换器，分多次修改编码。

为了避免全局修改，使修改只作用在感兴趣的局部，而不改变背景光照等，比如戴眼镜只作用在眼睛部位，他们引入了基于特征的局部转换器（Feature-based Local Translator）, Translator除了输出修改后的特征e外，还会输出同样大小的m,f, 其中m用于产生注意力的mask, f的作用尚不清楚，转换后的最终输出为
$\sigma (m)\cdot e+（1-\sigma (m))\cdot f$

另一方面，他们觉得在不同性别，年龄这些和tag无关的标签下，tag的属性是不平衡的，他们把这些和tag无关的标签作为判别器的参数，使判别器注意到这种不平衡，并激励转换器不要修改tag无关的条件（？？？？不懂）
$L_{adv}^{\prime }=2\mathbb{E}\ast i,j,x[\log (D\ast i,j(x_{i,j},y_i))]$
$+\mathbb{E}\ast i,j,x,\tilde{j},z[\log (1-D\ast i,\tilde{j}(x_{i,\tilde{j}},y_i))]$
$+\mathbb{E}\ast i,j,x,\tilde{j},z[\log (1-D\ast i,j({\tilde{x}}_{i,j}^{\prime \prime \prime },y_i))]$
他们评价这个工作的好坏，考虑三个方面

• 真实性（Realism FID）：如对每张不带刘海的测试图，用随机生成的5个带刘海的style code(for latent-guided task)或随机从5张带刘海的图片中抽取style code(for reference-guided task)转化为带刘海的图片，计算这些图片和真实带刘海图片的FID(Frechet inception distance, 它Inception网络来提取特征，然后使用高斯模型对特征空间进行建模，再去求解两个特征之间的距离，较低的FID意味两组图片的特征分布越接近), FID越小说明生成的刘海图片越像真的刘海图片。
• 多样性（Diversity User Study%)：他们使用用户调查的方式评价多样性
• 解耦（Disentanglement FID）：如转换无刘海的年轻男性图片成有刘海的，并用这些转换图片和真实的有刘海的年轻男性图片计算FID. 如果转换后的图片的tag无关属性，如性别变化了，那么FID就会很高