AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks 笔记

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks 笔记

这篇文章的任务是 “根据文本描述” 生成图像。以往的常规做法是将整个句子编码为condition向量，与随机采样的高斯噪音\(z\)进行拼接，经过卷积神经网络（GAN，变分自编码等）来上采样生成图像。这篇文章发现的问题是：仅通过编码整个句子去生成图像会忽略掉一些细粒度的信息，而这些细粒度的信息是由单词层面来决定的（例如颜色、形状等）。

解决的方法是在生成过程中引入对单词的注意力机制，这种注意力机制需要把相关的单词与对应的图像区域匹配起来， 如果让我自己去设计这种匹配关系，我的第一反应是要先进行大量的人工标注（根据单词先人工框出来图像中对应的区域），这样搞的话光标注就需要巨大的人力与时间（特别是在COCO这么大的数据集上。。。）。

AttnGAN没有对数据集进行额外的标注， 利用生成过程中的 \(C \times N \times N\) feature map ，有 \(N^{2}\) 个位置。每一位置的向量维度是 \(C\)，为了表示某一位置与句子中某一单词的相关性，可以根据 某一位置向量与单词向量的内积 / 某一位置向量与句子中所有单词向量内积之和 来得到与某一单词的权重（相关）系数，那么在某一位置上的单词表征可以表示为所有单词向量的加权和。

方法

模型包含两个部分，

• 注意力生成网络
• 多模态注意力相似模型（DAMSM，是个匹配网络）

注意力生成网络包含多个阶段的生成（这里是三次生成，只要计算资源足，还可以加）， coarse-to-fine的图像生成模式。 DAMSM需要在真实的数据对上预训练，相当于给生成网络加了一个监督信息，使生成的图像能像真实图像那样与相应的文本匹配。

Attentional Generative Network（注意力生成网络）

输入文本，经过Text Encoder（用的是双向LSTM）编码输出“整句特征”（global sentence vector）\(\bar{e}\) 和拼接起来的“单词特征” \(e \in \mathbb{R}^{D \times T}\)。 \(\bar{e}\) 经过 Conditioning Augmentation（具体可以看stackgan和vae的文章，目的是为了降维以及增加多样性） 进行降维转换来作为条件向量，用 \(F^{ca}\) 来表示Conditioning Augmentation操作。

第一次的image features的生成过程为：
\[
h_{0} = F_{0}(z, F^{ca}(\bar{e}))
\]
从图中可以看出\(F_{0}\)代表着一系列的上采样操作，但还没有生成最后的图像，输出了一个隐含特征\(h_{0}\)。这个隐含特征已经初具图像的位置和物体信息。后面的生成过程为：
\[
h_{i} = F_{i}(h_{i-1}, F^{attn}_{i}(e,h_{i-1}))
\]
这里面最重要的就是\(F_{i}^{attn}\)的操作，也是作者所提出的创新点，即如何将单词信息融入到生成的过程中去，而且不同单词对于图像中不同区域的attention作用也是不同的。先来看看\(F^{attn}_{i}\)的操作，输入是单词向量矩阵 \(e\) 以及前一阶段所得到的image features \(h_{i-1}\)（\(h \in \mathbb{R}^{\hat{D} \times N}\)）。单词向量要经过一次乘积转换（可以加个全连接层）来改变维度到\(\hat{D}\)维，\(e^{'}=Ue\) where \(U\in\mathbb{R}^{\hat{D}\times D}\)，与image features的维度保持一致， 有助于后面进行内积操作计算相似性。 \(h\) 中的每一列其实都代表着图像的一个sub-region，其中\(N=\sqrt{N}\times \sqrt{N}\)。对于第 \(j\) 个sub-region，用句子中所有的单词向量来进行表示，那么相关的单词向量应具有更大的权重，不相关的单词向量与其的相关权重应很小，每个sub-region进行单词向量加权和的结果称为“word-context”（相当于加入了具有侧重点的文本condition）。每一个sub-region与所有的单词向量权重计算以及最后的word-context计算过程为
\[
c_{j} = \sum\limits_{i=0}\limits^{T-1}\beta_{j,i}e^{'}_{i},　ｗhere　\beta_{j,i}=\frac{exp(s^{'}_{j,i})}{\sum_{k=0}^{T-1}exp(s^{'}_{j,k})}
\]
\(s^{'}_{j,i}=h^{T}_{j}e^{'}_{i}\)， \(\beta_{j,i}\)表示当生成图像第\(j\)个子区域时，第\(i\)个单词所获得的关注程度。\(c_{j}\)代表着第\(j\)个子区域的word-context向量，\(F^{attn}\)就是为了生成所有子区域的word-context向量：\(F^{attn}(e,h)=(c_{0},c_{1},\ldots,c_{N-1})\in \mathbb{R}^{\hat{D}\times N}\)。

图像的生成是根据Image features \(h_{i}\)
\[
\hat{x_{i}}=G_{i}(h_{i})
\]
在注意力生成网络里的损失也就是常规的conditionGAN损失的变种（包含带有文本条件与不带有条件）：

Deep Attentional Multimodal Similarity Model（匹配模型）

这一部分的提出相当于额外加了一个文本-图像匹配的监督信息，由于DAMSM是在真实数据集上预训练好的（即真实图像与相关的文本匹配损失会比较小），在输入生成的图像与相关的文本信息时，它会倒逼着注意力生成网络生成更加真实且与文本相关的图像。在这一模型中，从两个部分来计算匹配损失，分别是基于整个句子的和基于逐个单词的。

图像编码器（image encode）将图像下采样到feature matrix \(f\in \mathbb{R}^{768\times 289}\)（这是从\(768\times 17\times 17\) reshape 过来的），为了度量图像与文本的相似性，文本与图像的特征维度应保持一致，在这里，是将图像的特征进行转换与单词向量的维度保持一致：
\[
v=Wf,　　\bar{v}=\bar{W}\bar{f}
\]
\(v\)是图像特征转换过之后的特征\(v\in \mathbb{R}^{D\times 289}\)，\(\bar{v}\in \mathbb{R}^{D}\)表示图像的全局向量，\(\bar{f}\)是从Inception-v3网络的最后一层（全连接分类层）提取出来的，作为全局特征。

经过维度统一之后，下面的单词层面的匹配操作类似于attention生成过程中的word-context计算过程，只不过这里是针对每个单词计算出相应的sub-region的加权和，也就是说每个单词都有个视觉信息的加权表征。计算过程如下：
\[
s=e^{T}v
\]
\(s\in \mathbb{R}^{T\times 289}\)，表示单词与sub-region的内积来度量相似性。这里搞了一个归一化，说是能提升效果
\[
\bar{s}_{i,j} = \frac{exp(s_{i,j})}{\sum_{k=0}^{T-1}exp(s_{k,j})}
\]
也就是针对同一个sub-region，所有单词相似性的归一化。

针对每一个单词所有的sub-region视觉信息加权和称为“region-context”向量，记作\(c_{i}\)，计算过程为
\[
c_{i}=\sum_\limits{j=0}^\limits{288}\alpha_{j}v_{j},　　where　　\alpha_{j}=\frac{exp(\gamma_{1}\bar{s}_{i,j})}{\sum_{k=0}^{288}exp(\gamma_{1}\bar{s}_{i,k})}
\]
\(\gamma_{1}\)表示对于相关的sub-regions扩大它的影响（相似性值越大的占的比重更大）。这样每一个单词都有一个对应的region-context视觉信息，可以进行单词-视觉信息相关的匹配度量，这里用余弦距离来衡量差异
\[
R(c_{i},e_{i})=(c_{i}^{T}e_{i})/(||c_{i}||||e_{i}||)
\]
基于单词层面来衡量整个图像与文本的相似性
\[
R(Q,D)=log\left(\sum_\limits{i=1}^\limits{T-1}exp(\gamma_{2}R(c_{i},e_{i}))\right)^{\frac{1}{\gamma_{2}}}
\]
之所以用这个形式，是为了突出最相关的word-to-region-context pair，用\(\gamma_{2}\)来调节突出程度，当\(\gamma_{2} \rightarrow \infty\) 时，上式结果

趋近于\(\max_{i=1}^{T-1}R(c_{i},e_{i})\)。

DAMSM的监督标签是"图片与整个句子是否匹配"。用图片去匹配句子，目标函数的后验概率形式为

\(Q\)表示图像，\(D\)表示句子

基于单词水平的匹配损失函数为：

对应的，在以句子匹配图像的情况下，损失函数为

另外，基于整个句子的匹配损失设计与上面的类似，不同点是直接用全局向量计算相似距离。
\[
R(Q,D)=(\bar{v}^{T}\bar{e}/\left(||\bar{v}||||\bar{e}||\right))
\]