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PI-REC 水记 (线稿+色块→绘画)

官方视频教程：BV1db411g74d

• 机器之心 新闻稿

  渐进式图像重构网络：像画画一样重构图像

概览

训练分三个阶段，但是都是用同一套模型

数据集

数据集有 edges2shoes（鞋），edges2handbags[21]（包包），getchu[22]（动漫脸），CelebA（人脸）

预处理

边缘（线稿）：

用 Canny 算法提取边缘

色域（色块）：

先用中值滤波，再 K 均值[9]，得到色块。

然后再用一次中值滤波，模糊掉边缘

关于中值滤波，看这个《中值滤波与高斯滤波的原理和应用场合》

数据增强：

超参混淆：提取线稿和色块的时候需要设置超参。生成数据集的时候，超参是在一个范围内随机变化的。

线稿中的任意像素，有8%的概率变为0。

模型

生成器

U-Net结构，用了感知损失Johnson etal. [24]

（有意思的是这篇文章后面也用到了 LPIPS 来评价结果，但是训练还是用了这篇更老的感知损失）

8个残差块，膨胀卷积

因为有三个阶段，移除了冗余的跳跃连接

为了解决棋盘格伪影，把第一个反卷积层替换为双线性插值上采样和卷积

生成器训练的三个阶段

直接用色块来训练很难生成细节所以有三个阶段

在每个阶段训练时，在当前阶段上收敛后，才会进入下一个阶段

阶段一：

输入 线稿和 masked ground truth

输出 ground truth

这里的 mask 率不超过70%（似乎是 pixel-wise 的mask）

阶段二：

输入 线稿和色块

输出 ground truth

阶段三：

输入 线稿 和 阶段二的输出

输出 ground truth

设计这个阶段，来自[33]

鉴别器

用了 PatchGAN ，结合 Spectral Normalization [31]

激活函数最后一层用的是 Sigmoid ，其余层用的 Leaky ReLU

损失函数

分为生成器损失和鉴别器损失

生成器损失分四个部分：像素级重建损失、对抗损失、特征损失、风格损失

鉴别器只有对抗损失

在三个阶段使用不同的权重

	像素级重建损失 ⁍	对抗损失 ⁍	特征损失 ⁍	风格损失 ⁍
阶段一	1	0.01	1	150
阶段二		0.1		0
阶段三		2		0

像素级重建损失：

这里的 F s u m F_{sum} Fsum​ 计算非零元素的数量，用于控制 L p e r − p i x e l L_{per-pixel} Lper−pixel​ 的权重。

在阶段一中，随着 M M M 遮罩面积的增大， 整个 L p e r − p i x e l L_{per-pixel} Lper−pixel​ 的权重也会变大；

在阶段二和阶段三中， L p e r − p i x e l L_{per-pixel} Lper−pixel​ 的权重恒为 1 。

对抗损失：

选择了 LSGAN [29] 。这是为了提升稳定性，并且拟合真实图像中的高频细节

其中 I I I 表示不同阶段的输入图像

（看式子，似乎就是一般的损失函数？

特征损失：

属于感知损失的一部分

Φ i \Phi_i Φi​ 表示一个 VGG19 第 i i i 层的输出

N i N_i Ni​ 表示这个 VGG19 第 i i i 层输出的尺寸

采纳了 ESRGAN 的建议，使用激活前的特征图，这样能产生更清晰的边缘线

特征图来自于 conv1-1,conv2-1, conv3-1, conv4-1, conv5-1（没懂啥意思）

风格损失：

属于感知损失的一部分

G i Φ G_i^\Phi GiΦ​ 表示第 i i i 层特征的 Gram 矩阵

作者注意到风格损失可以在 阶段一 有效减少棋盘格伪影，但是在后面两个阶段没用

所以可以看到，后面两个阶段风格损失的权重都被设为 0

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