Text to image论文精读 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention
原创Text to image论文精读 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention
原创
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这篇文章提出了一种注意力生成对抗网络（AttnGAN），它允许注意力驱动、多阶段细化细粒度文本到图像的生成，此外，还提出了一种深度注意多模态相似性模型来计算细粒度图像-文本匹配损失以训练生成器，进而生成更逼真的图像。
文章被2018年CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）会议收录。
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1711.10485.pdf
代码地址： https://github.com/taoxugit/AttnGAN
本博客是精读这篇论文的报告，包含一些个人理解、知识拓展和总结。
一、摘要
在本文中，我们提出了一种注意力生成对抗网络（AttnGAN），它允许注意力驱动、多阶段细化细粒度文本到图像的生成。通过一种新的注意生成网络，AttnGAN可以通过关注自然语言描述中的相关词语，合成图像不同子区域的细粒度细节。此外，本文还提出了一种深度注意多模态相似性模型来计算细粒度图像-文本匹配损失以训练生成器。AttnGAN显著优于之前的最新水平，在CUB数据集上，最佳报告初始得分提高了14.14%，在更具挑战性的COCO数据集上，提高了170.25%。通过可视化AttnGAN的注意层，也可以进行详细的分析。这是第一次表明分层注意GAN能够自动选择单词级的条件来生成图像的不同部分。
二、关键词
Deep Learning, Generative Adversarial Nets, Image Synthesis, Computer Vision
三、为什么提出AttnGAN？
传统文本生成图像方法是将整个文本描述编码为全局句子向量，作为基于GAN的图像生成的条件，这种方法在全局句子向量上调节GAN，缺乏单词级的重要细粒度信息。
四、主要原理
主要原理跟StackGAN++差不多，也是多阶段图像生成，但是在其中引入注意力机制。AttnGAN主要是以GAN、CNN、Decnn、LSTM、Attention等机制模块组成的一个复杂网络，模型最简单的模型就是LSTM+CNN，做的事情就是：
- 将文本embedding得到word features和sentence features（利用到了LSTM）;
- 利用sentence features生成一个低分辨率的图像（这一步与stackGAN差不多）；
- 在低分辨率的图像上进一步加入word features和sentence features来生成更高分辨率的图像。
网络由三大模块组成：LSTM网络，生成器网络、判别器网络。
4.1、两大核心组成
AttnGAN创新主要在于两大组成部分：注意力生成网络和DAMSM
注意力生成网络：生成网络中的引入的注意机制使AttnGAN能够在单词的水平上实现单词与图片中的某个子区域的映射，自动选择字级条件以生成图像的不同子区域。
DAMSM：能够计算细粒度文本图像匹配损失，其仅应用于最后一个生成器的输出，有利于生成更高质量的图片。
4.2 、损失函数
最终设计模型的损失函数为：
\mathcal{L}=\mathcal{L}_{G}+\lambda \mathcal{L}_{D A M S M}, \text { where } \mathcal{L}_{G}=\sum_{i=0}^{m-1} \mathcal{L}_{G_{i}}
其中，λ是平衡因子,G的损失函数LG为：
\mathcal{L}_{G_{i}}=\underbrace{-\frac{1}{2} \mathbb{E}_{\hat{x}_{i} \sim p_{G_{i}}}\left[\log \left(D_{i}\left(\hat{x}_{i}\right)\right]\right.}_{\text {unconditional loss }} \underbrace{-\frac{1}{2} \mathbb{E}_{\hat{x}_{i} \sim p_{G_{i}}}\left[\log \left(D_{i}\left(\hat{x}_{i}, \bar{e}\right)\right]\right.}_{\text {conditional loss }},
D的损失函数LD为：
可以看出，总损失的第一项LG，原理与StackGAN中的无条件+有条件结构相似，无条件损失确定图像是真实的还是假的，条件损失确定图像和句子是否相符。 没看StackGAN++可以点击->：Text to image论文精读 StackGAN++
而损失函数的第二项LDAMSM是由DAMSM计算的字符级细粒度图像-文本匹配损失，这部分在本博文的第七节中介绍。
五、框架分析
整个模型分三大块：
- 最左边文本编码器（LSTM）+最右边的图像编码器组合 文本编码器利用注意力机制对文本进行编码，输出sentence feature和word feature，其中sentence feature：取LSTM最后一个状态的输出，作用是当作生成器的控制信息；word feature：取中间隐藏状态的输出，用来确定图片与句子的一致性。图像编码器采用卷积神经网络（CNN）将图像映射到语义向量。
- 中间橘色框注意力生成网络，生成器接收的是sentence feature，生成具有句子特征的图片，从第二个生成器开始加入注意力机制，注意力机制接收的是生成器输出的h0矩阵以及word feature矩阵，输出是一个矩阵作为下一个生成器的输入。每个生成器由上采样、残差网络、全连接、卷积组成。
- 下方的判别器，输入是sentence feature和该阶段生成器生成的图片，判断图片与句子的相符性。
六、生成网络中的注意力机制
6.1、生成网络注意力框架
F^attn^、F^ca^、Fi、Gi都是神经网络模型F_i^attn^是第i阶段的注意力模型，F^ca^是条件增强模块，Conditioning Augmentation其将句子向量e^-^转换为条件向量） ，z是随机噪声，e是句子向量的矩阵，e^-^表示全局句子向量
6.2、实现细节
2.1、第一步
编码后的F^ca^ 通过F0, h0=F0 (z,F^ca^(e^-^ )) ,F0通过一个FC层和若干上采样层将输入的向量转换成指定维数。
{l}h_{i}=F_{i}\left(h_{i-1}, F_{i}^{a t t n}\left(e, h_{i-1}\right)\right) \text { for } i=1,2, \ldots, m-1 \\F^{a t t n}(e, h)=\left(c_{0}, c_{1}, \ldots, c_{N-1}\right) \in \mathbb{R}^{\hat{D} \times N}
其中，Fi^attn^的输入有两个，维数为D×T的单词特征e和维数为D^-^×N的上一隐藏层中的图像特征h，h的每一列是图像每个子区域的特征向量。Fi^attn^输出为c,c_i表示为第i个子区域的单词上下文向量。
6.2、第二步
对输入图片的每一部分，匹配最相关的单词向量来约束其生成，增加图像的细粒度细节。匹配图像子区域和最相关的单词公式如下：
c_{j}=\sum_{i=0}^{T-1} \beta_{j, i} e_{i}^{\prime}, \text { where } \beta_{j, i}=\frac{\exp \left(s_{j, i}^{\prime}\right)}{\sum_{k=0}^{T-1} \exp \left(s_{j, k}^{\prime}\right)}
其中s_{j, i}^{\prime}=h_{j}^{T} e_{i}^{\prime} ，而β(i,j)表示第i个单词对生成图像的第j个区域的重要程度。
6.3、第三步
通过将图像特征和相应的单词上下文特征结合起来生成图像，将生成的图像和sentence feature输入到D中训练。
七、DAMSM (Deep Attentional Multimodal Similarity Model)
7.1、DAMSM框架
DAMSM主要有两个神经网络，文本编码器和图像编码器。其将句子的图像和单词的子区域映射到一个公共语义空间，从而在单词级别测量图像-文本相似度，以计算图像生成的细粒度损失。
文本编码器：采用双向长短期记忆网络（LSTM）
图像编码器：采用卷积神经网络（CNN），将图像映射到语义向量
7.2、实现细节
7.2、第一步
根据图像和文本之间的注意模型来衡量图像-句子对的匹配程度，首先计算相似矩阵：
s=e^{T} v
其中，s∈R^(T*289)^。s_ij描述的是文本中第i个单词和图片的第j个区域的点积相似性。v是图像的特征向量，e是单词的特征向量。
将其归一化：
\bar{s}_{i, j}=\frac{\exp \left(s_{i, j}\right)}{\sum_{k=0}^{T-1} \exp \left(s_{k, j}\right)}
7.2、第二步
建立一个注意模型来计算每个单词的区域上下文向量：
c_{i}=\sum_{j=0}^{288} \alpha_{j} v_{j}, \text { where } \alpha_{j}=\frac{\exp \left(\gamma_{1} \bar{s}_{i, j}\right)}{\sum_{k=0}^{288} \exp \left(\gamma_{1} \bar{s}_{i, k}\right)}
其中ci是与句子第i个单词相关的图像子区域向量表示，其中γ1是一个因素，表示对图像相关子区域特征的关注度。
7.3、第三步
应用余弦相似度定义计算第i个单词与图片的相关性：
R\left(c_{i}, e_{i}\right)=\left(c_{i}^{T} e_{i}\right) /\left(\left\|c_{i}\right\|\left\|e_{i}\right\|\right)
进而得出整个图像与整个文本描述之间的注意力机制图像-文本匹配：
R(Q, D)=\log \left(\sum_{i=1}^{T-1} \exp \left(\gamma_{2} R\left(c_{i}, e_{i}\right)\right)\right)^{\frac{1}{\gamma_{2}}}
7.4、损失函数
对于一个批度文本图片对{[Qi，Di]}Mi=1 ，有一个后验概率：
P\left(D_{i} \mid Q_{i}\right)=\frac{\exp \left(\gamma_{3} R\left(Q_{i}, D_{i}\right)\right)}{\sum_{j=1}^{M} \exp \left(\gamma_{3} R\left(Q_{i}, D_{j}\right)\right)}
将后验概率引入图像与其相应文本描述匹配的负对数损失函数：
\mathcal{L}_{1}^{w}=-\sum_{i=1}^{M} \log P\left(D_{i} \mid Q_{i}\right), \quad \mathcal{L}_{2}^{w}=-\sum_{i=1}^{M} \log P\left(Q_{i} \mid D_{i}\right)
以相同方法得到\mathcal{L}_{1}^{s}, \mathcal{L}_{2}^{s}
最终可以得出DAMSM的损失函数为:
\mathcal{L}_{D A M S M}=\mathcal{L}_{1}^{w}+\mathcal{L}_{2}^{w}+\mathcal{L}_{1}^{s}+\mathcal{L}_{2}^{s}
八、实验
实验数据集：CUB、COCO
定量标准：IS、R-precision
实验效果：
九、实验复现
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