GAN的域外编辑 水记

GAN的域外编辑 水记

《Editing Out-of-domain GAN Inversion via Differential Activations》

论文：https://arxiv.org/abs/2207.08134

项目：https://github.com/HaoruiSong622/Editing-Out-of-Domain

BV1Wt4y1g7Si

有时候真实图像没法很好的反演，这样就没法很好地编辑

本文设计了一个模型，将编辑后发生变化的部分应用回原图，实现域外编辑。

这样应该有一个前提，就是要编辑的部分的反演结果要比较好。如果要编辑的部分也反演得不好，很可能就会有问题。

总的看完，这个方法感觉不够鲁棒。

个人总结

大致流程

给定输入图片 $I$ 和 编辑属性使用的向量 ${\alpha }_n$

先反演出 $I$ 的隐编码 $w$ 。

把 $w$ 直接输入生成器，重建出反演的图像 $I^{\prime }$ 。

对 $w$ 做编辑后输入生成器，生成反演并编辑后的图像 $T$ 。

用 一个模型（称为 可微分激励模型） 计算 $I^{\prime }$ 与 $T$ 在哪些地方有差别，得到一个 权重 mask $M$ 。

用权重 mask 指导，做 $I$ 和 $T$ 的加权和，得到一个粗略的编辑后图像 $F_{\text{fused}}$ 。

用一个图像翻译模型（称为 去鬼影网络），输入 $F_{\text{fused}}$ ，输出完善的编辑后的图像。

可微分激励模型

用于计算 ${\mathbf{I}}^{\prime }$ 与 $\mathbf{T}$ 在哪些地方有差别，得到一个 权重 mask $M$ 。

先准备一个可训练的编码器 $E_{\text{trainable}}(\cdot )$

计算 $I^{\prime }$ 和 $T$ 的编码之差 $\mathbf{\Delta }=E_{\text{trainable }}\left({\mathbf{I}}^{\prime }\right)-E_{\text{trainable }}(\mathbf{T})$

用一个轻量级的卷积分类器，分析出有哪些属性被编辑过，使用softmax交叉熵损失。

然后我们对这个卷积分类器做 CAM ，得到其注意力分布图，作为权重mask。

• CAM的步骤

  $\frac{\partial s_c}{\partial {\mathbf{H}}_{ij}^k}$ 表示中间层特征 $H$ 在第 $k$ 个通道，像素坐标 $(i,j)$ 处，关于类别 $c$ 的梯度。其中 $s$ 表示分类器最后一层的输出，但是不经过sofmax 。

  于是我们计算每个通道与类别相关的权重 ${\beta }_c^k$ ：

  $${\beta }_c^k=\stackrel{\text{global average pooling }}{\frac{1}{Z}\sum _i\sum _j}\frac{\partial s_c}{\partial {\mathbf{H}}_{ij}^k}$$

  其实就是通道上梯度的平均值，梯度越大说明权重越高。

  然后我们计算 CAM 图：

  $${\mathbf{M}}_{\mathrm{Diff}-\mathrm{CAM}}=\mathrm{ReLU}\left(\sum _k{\beta }_c^k{\mathbf{H}}^k\right)$$

  其实就是把 $H$ 的各个通道做了加权和。

  然后把 ${\mathbf{M}}_{\mathrm{Diff}-\mathrm{CAM}}$ 标准化到 [0,1] 之间，就得到 权重mask 了。

去鬼影网络

一个全卷积网络，由 编码器、解码器、预训练的 StyleGAN2 生成器 这几部分组成。

我们的目的是利用预训练的GAN里的人脸先验来生成无伪影的图像。

我们把 $F_{\text{fused}}$ 输入全卷积的 编码器-解码器 网络，编码器会得到 $F_{\text{fused}}$ 的隐编码（相当于反演？那你为啥要用全卷积结构啊？输出尺寸不该是固定的吗？），解码器会得到无伪影的图像， StyleGAN也会得到无伪影的图像。我们把两个生成器和解码器的对应层特征合并，得到最终结果。（哇，效果真的差呀，还要靠特征合并才行，这不是说明训练方向都有偏差吗……是因为合成的训练数据不能满足需要吧……）

为了训练去鬼影网络，我们合成了一系列图片对 $\left\{{\mathbf{F}}_{\text{train }},\mathbf{I}\right\}$ 。

${\mathbf{F}}_{\text{train }}$ 的合成方式如下：

$${\mathbf{F}}_{\text{train }}=\mathbf{T}\odot {\mathbf{M}}_{\text{train }}+\mathbf{I}\odot \left(1-{\mathbf{M}}_{\text{train }}\right)$$

其中， ${\mathbf{M}}_{\mathrm{train}}$ 的合成方式如下：

$${\mathbf{M}}_{\mathrm{train}}(i,j)=\{\begin{array}{cc}{\mathbf{M}}_{\text{Diff-CAM }}(i,j),& \text{ if }{\mathbf{M}}_{\text{Diff-CAM }}(i,j)\le 0.5\\ 1-{\mathbf{M}}_{\text{Diff-CAM }}(i,j),& \text{ if }{\mathbf{M}}_{\text{Diff-CAM }}(i,j)>0.5\end{array}$$

$\mathbf{T}$ 是随机选择的，根据选择的 $\mathbf{T}$ ，可以得到对应的 ${\mathbf{M}}_{\text{Diff-CAM }}$

这个式子把 ${\mathbf{M}}_{\mathrm{train}}$ 中所有的值都压到 [0,0.5] 之间，这样可以人为制造伪影，但是又不至于太过，这样我们就可以把 $\mathbf{I}$ 作为 ground truth 。

用了三个损失，L2像素级重建损失、VGG16 L2感知损失、对抗损失。