《AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks》是CVPR 2018 文本生成图像的文章，是StackGAN++的后续工作。
Abstract
在本文中作者提出了一个 Attentional Generative Ad-
versarial Network(AttnGAN),一种attention-driven的多stage的细粒度文本到图像生成器。
并借助一个深层注意多模态相似模型(deep attentional multimodal similarity model)来训练该生成器。
它首次表明 the layered attentional GAN 能够自动选择单词级别的condition来生成图像的不同部分。
大体思路
先看下模型结构：
该模型由两部分组成
-
attentional generative network
该部分使用了注意力机制来生成图像中的子区域，并且在生成每个子区域时还考虑了文本中与该子区域最相关的词。如下图所示：
- Deep Attentional Multimodal Similarity Model (DAMSM)
该部分用来计算生成的图像与文本的匹配程度。用来训练生成器。
Pipeline：
- 输入的文本通过一个Text Encoder 得到 sentence feature 和word features
- 用sentence feature 生成一个低分辨率的图像
- 基于
加入 word features 和setence feature 生成更高分辨率细粒度的图像
Attntional Generative Adversarial Network
下面将分别介绍之前提到的两个模块。
Attentional Generative Network
从Figure 2 中可以看出该attentional generative network共有m个生成器(,
,...,
)它们的输入分别是(
,
,...,
)生成(
,
,...
)
其中
z是noise,服从标准正态分布
是global sentence vector
e是word vector的矩阵
是将
转换为conditioning vertor的Conditioning Augmentation 方法
是第i个stage的attention model
有两个输入，e和h
h的每一列就是图像中一个子区域的feature vector
其中
生成器的目标函数定义如下：
第i个stage的生成器
unconditional loss决定了img是real或者fake，conditional loss 决定img和sentence是否匹配。
同理，判别器的loss定义为
Deep Attentional Multimodal Similarity Model
DAMSM学习了两个神经网络(text encoder-LSTM,image encoder -CNN)，将图像的子区域和句子中的词映射到同一个语义空间来计算相似度，在训练生成器的时候就可以通过计算img-text similarity得到一个fine-grained loss
The text encoder
文本编码器是一个双向LSTM网络，用来提取文本描述(text description)的语义向量(semantic vectors)。
作者将该双向LSTM网络的hidden states 认为是词的语义(semantic meaning).
所有词的特征矩阵为e 纬度为DxT,D是 word vector的纬度，T是词的数量。第i列是第i个词的feature vector
并且，最后一次hidden states被认为是 global sentence vector 同样是D纬的。
The image encoder
图像编码器是一个将图像映射到语义空间的CNN网络。中间层的输出被认为是图像不同子区域的局部特征，后面层的输出是图像的全局特征。
作者从Inception-v3的mixed_6e层得到local feature f(768x289)，f的每一列是一个子区域的feature vector,768是feature vector的纬度，289是子区域的个数。
并且，global feature 的纬度是2048
然后将img feature映射到text feature同一个空间，得到v和
The attention-driven image-text mathching score
该score是用来衡量img-sentence pair的匹配程度。
先计算句子中所有可能的单词对和图像中的子区域的相似度矩阵s。
s=v
是句子的第i个单词和图像的第j个子区域之间的点积相似度。
用如下方法归一化s
然后，作者构建了一个注意模型来计算每个词的region-context vector。
作者使用
最后整张图像(Q)和描述(D)的match score被定义为
DAMSM Loss
对一个batch的img-sentence 对,
与
匹配的后验概率被为
loss使用负对数后验概率(negative log posterior probability)
w for word
若将公式10重新新定义为
R(Q,D)=(
于是DAMSM loss 为:
结果
论文地址here
代码地址here
最后
该文章是很早之前就看过了的，也跑了他们的代码，感觉DAMSM部分还是有很多地方没吃透，结合代码看任然还是有很多不懂的地方。这次写出来有点新的体会，但是在DAMSM将img和text映射到同一个空间过后的的操作和多stage生成器部分还是有点模糊，可能还需要看看前作stack++。
之后有时间可能还会结合代码再写一篇blog解析一下不懂的地方。
