GAN能合成2k高清图了！还能手动改细节 | 论文+代码，英伟达出品

夏乙 安妮 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

输入一张语义地图——

就能为你还原整个世界。

输入一张亲妈都认不出来的语义标注图——

为你合成一张真实的人脸。

聪明的你可能已经发现，这个名为pix2pixHD的神奇算法，可以用条件生成式对抗网络（conditional GAN），将一张语义标注的图像还原成现实世界的样子。pix2pixHD合成的图像分辨率可高达2048x1024，和CRN、pix2pix等其他图像合成工具相比可以发现，pix2pixHD的效果显然领先了好几条街！

△ pix2pixHD与pix2pix、CRN对比图

有趣的是，连李飞飞高徒、现特斯拉人工智能与自动驾驶视觉部门主管Andrej Karpathy也在Twitter上大呼“非常鹅妹子嘤！”

到底是怎么一回事？上车，我们前去看看论文。

效果惊人

有一个官方演示视频——

pix2pixHD具有通过语义标注的图像还原到现实世界的能力，并且还能根据需要轻松修改和搭配图像。在视频中可以看到，你可以一键更换车辆的颜色和型号，改变街道的类型，甚至还可以移除图像内景物甚至增加图像中的树木。

一张语义地图背后，是丰富的现实世界。

△ 输入的语义地图

△ 输出的不同合成场景

pix2pixHD不仅可以将街景语义图转化为真实图像，还能合成人脸。

和街景类似，根据语义标注的人脸图像，我们可以选择组合人物的眼睛、眉毛和胡须等五官特征，还能在标注图上调整五官的大小。

无论是在街景中增加和减少物体，还是改变人脸的五官，都是通过一个可编辑的界面完成的。这个界面神似众多穿衣搭配的Falsh小游戏的界面，实现了“一键换车”和“一键换眼”，长胡子、改肤色，也都是点一下鼠标的事。

只能搞定256×256的pix2pix，怎么就变成这个“鹅妹子嘤”pix2pixHD呢？我们来看看技术细节。

网络架构

要生成高分辨率图片，直接用pix2pix的架构是肯定不行的。作者们在论文中说，他们试过了，训练不稳定，生成图片的质量也不如人意。

还是得在它的基础上，进行改造。

于是，他们在pix2pix的基础上，增加了一个“从糙到精生成器(coarse-to-
fine generator)”、一个多尺度鉴别器架构和一个健壮的对抗学习目标函数。

从糙到精生成器

生成器包含G₁和G₂两个子网络，G₁是全局生成网络，G₂是局部增强网络。两个子网络结合起来使用，结构如下图所示：

其中G₁计算的分辨率是1024×512，而G₂将输出图像的分辨率扩大到4倍，也就是横向纵向分别乘以2，2048×1024。如果想生成分辨率更高的图片，可以再加一个同样的局部增强网络，输出4096×2048的图。

在训练这个生成器时，先训练全局生成器，然后训练局部增强器，然后整体微调所有网络的参数。

多尺度鉴别器

高分辨率图片不仅生成起来难，让计算机鉴别真假也难。

要鉴别高分辨率图像是真实的还是合成的，就需要一个感受野很大的鉴别器，也就是说，要么用很深的网络，要么用很大的卷积核。这两种方法都会增加网络容量，导致容易过拟合，训练时也都会占用更多内存。

跟生成器抢内存？不行不行。于是这篇论文的作者们提出了一种新思路：多尺度鉴别器，也就是用3个鉴别器，来鉴别不同分辨率图片的真假。

如上图所示，这三个鉴别器D₁、D₂和D₃有着相同的网络结构，但是在不同尺寸的图像上进行训练。通过对高分辨率图像进行两次降低采样，生成3种大小的图像，然后训练鉴别器D₁、D₂和D₃分别来辨别这3种尺寸图像的真假。

最粗糙尺度上的鉴别器感受野最大，负责让图像全局和谐，最精细尺度的鉴别器负责引导生成器生成出精致的细节。

改良损失函数

在Conditional GAN的目标函数L_GAN(G, D)

的基础上，pix2pixHD又基于鉴别器引入了一个特征匹配损失，生成器训练之后所生成的各种尺寸图像越来越自然，损失在也随之稳定。

将鉴别器D_k第i层的特征提取器表示为D⁽ⁱ⁾_k，特征匹配损失函数可以表示如下：

完整的目标函数如下，包含GAN损失和特征匹配损失：

从语义标记图到合成图像

图像生成经常用到语义标记图（semantic lable maps），不过本文作者们认为，实例图（instance map）里最重要信息，并没有包含在语义标记图中。

比如说上图a里，所有汽车连成一体，无法分开，这就需要先计算出如上图b所示的实例边界图（instance boundary map）。

用了实例边界图，生成的图像就不会出现下图a中两辆汽车细节不清楚的情况了。

解决了语义标记图自身的缺陷之后，还有一个问题：我们前面所说的图上每个物体都能单独控制，是怎样实现的呢？

在pix2pixHD中，作者们为了生成低维特征，训练了一个编码网络E来寻找和图中每个实例的真实目标相对应的低维向量。另外，还使用了一个标准的编码器-解码器组成的编码架构。

为了确保每个实例内部的特征都协调，作者们在编码器的输出上添加了一个实例级平均池化层，来计算实例的平均特征。然后这个将这个平均特征广播到实例中的所有像素位置上，如下图所示：

广为流传的pix2pix

这个pix2pixHD，从名字到架构，都可以说是pix2pix的升级版。

这篇新论文主要来自英伟达，不过混入了一位加州大学伯克利分校的作者Jun-Yan Zhu，清华CMU伯克利系列学霸、猫奴、也是pix2pix的二作。

他所在的实验室，在图像合成和风格迁移领域贡献了大量论文，还非常良心地都开源了代码。

其中，pix2pix更是流传甚广。比如说不少广为人知的线稿变照片demo，都是基于他们的pix2pix，其中最知名&好玩的，大概要数随手就能画只猫的edges2cats。

画猫的demo大受欢迎，以至于后来被网友们玩出了各种各样的新高度，量子位之前整理的灵魂画师合辑，就收集了其中不少“杰作”。

同样基于pix2pix，画鞋画包画房子的都有，这里有一系列demo，都可以上手试一试：https://affinelayer.com/pixsrv/index.html

还有用它来把涂鸦变成人脸的，用它做色彩搭配的，非常热闹。

如今，有了高清版的pix2pixHD，同样开源了代码，不知道又要玩出什么新花样了。

(☆▽☆)期待~

相关链接

pix2pixHD

主页：https://tcwang0509.github.io/pix2pixHD/

代码：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD

论文：https://arxiv.org/abs/1711.11585

pix2pix

主页：https://phillipi.github.io/pix2pix/

Jun-Yan Zhu

主页：http://people.eecs.berkeley.edu/~junyanz/

— 完 —

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