【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】之StarGAN v2介绍
参考文献
StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains
近日，百度推出了复现营活动，选了GAN方向和视频分类方向的共九篇论文带领入营的学员们用百度自研的PadddlePaddle框架进行复现，复现的好的还有奖学金，高达2w软妹币。我认为这是个学习的好机会，要复现论文必然要先精读论文，不仅要观其大略还要死扣细节，而魔鬼都藏在细节中。常听有人感叹，看了许多论文，依然过不好这一生，我想这或许是因为你没加入复现营。给个复现营的链接
戳此直达复现营
https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340
当然有许多同学更喜欢用pytorch或tf,但我觉得，pytorch或tf毕竟不是自家的东西，哪天美帝说不让用就不让用了，就很忧伤，不如未雨绸缪一起努力把PaddlePaddle的生态弄起来。跟前几次技术革命中我们大中华的缺席不同，AI领域其实我们已占据半壁*，大家一起学好PaddlePaddle，我们足可以与美帝并驾其驱甚至超越美帝，诸君共勉。
废话少叙，接下来给大家分享下这次复现营中的九篇论文之一，StarGAN v2，看名字我们就知道先前肯定还有个StarGAN v1,作者还起了个Star的名字，似乎在暗示自己是明日之星，是什么给了作者这样的勇气，请听下面分解。
我大概在四年前就听说过GAN，其中蕴含了博弈论的先进思想，简单的说就是同时训练一个生成器和一个鉴别器，生成器的目标是生成一幅骗过鉴别器的图片，鉴别器的目标是区分真实图片和生成器生成的图片，在二者的相互斗法中，生成器的造假水平也节节攀升。而且可以证明，GAN在数学上严格超越了VAE（另一种生成器，我也不是很懂，既然被GAN在数学证明上严格超越，那也说明VAE差不多玩完了，我想我也不需要再懂了）。不过GAN给人的感觉是长期以来只被当成一个玩具，究其原因是听说其训练不稳定，会陷入模式坍塌等问题中，经过这几年的发展，又听说问题都解决的差不多了，现在GAN生成的图片已经做到了以假乱真。比如像这样
不仅如此，而且做到了你想生成什么就生成什么，GAN进阶成了cGAN(conditional GAN),你可以给生成器指定一个标签，它就会给你生成指定标签对应的事物。但有人觉得，这还不够，我希望能更精细地控制GAN生成的图片，而一两个标签的描述能力有限。话说到这，我们就不禁意识到，不仅一两个标签的描述能力有限，整个语言的描述能力都很有限，很多东西只可意会不可言传，那怎么办？那我们何必想着用语言描述，就用图描述好了，比如我给GAN一张图片，让GAN能在保持这张图片一些特性不变的情形下生成另一种图片，于是CycleGAN应运而生，效果如下
输入图片和输出图片分明是两种事物，却保持了某种特性不变，能把马变成斑马，very intersting,其是怎么做到的，先看下面这个单向GAN，
我们把马和斑马归属为两个不同的domain,上面的生成器GAB负责把来自domainA的马变成归属为domainB的斑马，而GBA则相反， 把来自domainB的斑马变成归属为domainA的马，再训练一个鉴别器DB，能判断一张图片是来自真实domainB的斑马还是从domainA的马经过GAB转换而来的假斑马，训练上面的单向GAN需要两个loss，分别是生成器的重建loss和判别器的判别loss。
判别loss
判别器DB是用来判断输入的图片是否是真实的domain B图片，于是生成的假图片GAB(A)和原始的真图片B都会输入到判别器里面。loss用公式表示为：
这个公式很容易理解，只要你对GAN有过基本的认知，为显篇幅太长不再细说。
重建loss
重建loss便是希望图片A从domainA转变为domainB时保留一些源图片的特性，上图的GBA生成器用来重建图片a，目的是希望生成的图片GBA(GAB(a))和原图a尽可能的相似，那么可以很简单的采取L1 loss或者L2 loss。最后生成loss就表示为
把两个单向GAN加起来就是CycleGAN
上图中左边的单向GAN就是上面详细说明过的，右边的单向GAN就是相反方向也来一遍。
CycleGAN的效果上面也看到了，但CycleGAN仍然有许多不足之处，比如它一个模型只能让马变成斑马，你想让马变成海马，那不行，又得重新训练一个新的模型，那多麻烦啊，于是GAN最终进阶成了StarGAN,既可以让马变成斑马，又可以让马变成海马，还能让马变成木马，就问你服不服！那么StarGAN又是怎么做到的。来看下图
有了上面CycleGAN的说明，StarGAN就容易理解多了，首先它的想法是，我想训练一个模型让马能变成斑马，同时也能变成海马，最好还能变成木马，那么一个容易想到的是，我可以加一个标签，标签将决定这匹马究竟能变成什么，上图中的图(b)就是将源图片加上一个target domain标签，生成器G就能将源图片转变为目标域的图片，不同的target domain标签便能引导源图片转变成不同域的图片。与CycleGAN类似，StarGAN也有个重建loss，将生成的fake图片和原始图片的domain标签结合起来喂入到生成器G要求能重建出原始输入图片，再来个鉴别器，将fake图片和真实图片分别喂入到鉴别器D，D需要判断图片是否真实，还需要判断它来自哪个域。
StarGAN的效果如下
我们看上图，如果把Blond hair,Gender,Aged等定义成一个domain，我们便能将源图片转变成带有各domain性质的不同图片，同时还保留有源图片的一些特性，也实现了能把马变成斑马，海马，木马的梦想，可喜可贺，那么到这里，感觉所有问题都解决了，此时此刻，StarGAN v2还跑出来刷什么存在感？
只见StarGAN v2扭扭捏捏地说，你有没有觉得，StarGAN的输出太单调了，虽然能把源图片转变为不同domain的图片，但只要我指定完domain标签，它生成的图片居然每次都一样!俗话说的好，要想生活过得好，姿势的掌握不能少！先来看StarGAN v2的效果
你看，同一个输入图片，我指定完domain后，它能一次性给你生成不同的同属一个domain的图片！有了v2,你生活会更精彩！那么丢掉上面的v1,让我们看看v2是怎么做的。
在详细说明之前，先来辨析一组概念，domain和style，这组概念是作者自行定义的，其实我觉得界限也很模糊
domain：一个图像集合，其中的图片可以被分类为同一种具有视觉区分度的类型。
style：每个图像具有的独特外观。
嘿，这么一说，你估计还是不懂，举个不恰当的例子，毕加索画的猫和狗就属于不同的domain,但他们的style是很接近的，而毕加索画的猫和梵高画的猫是同一个domain,但显然style是不同的。
从这出发，那我们可以认为就是当我们输入一张图片和指定一个目标domain后，v2可以把源图片转变成不同style的同属一个domain的不同图片，具体是怎么做的，请看下面
看到上面的图(a),有人就问了，跟v1不同，我倒是看到一个style的标签，却没看到一个domain的标签，那么生成器怎么知道要把源图片变成哪个域的，而其实呢，图(a)中的style标签全称为domain-specific styles，已经包含了domain的信息，那么这个标签是怎么生成的，有两种方法，分别对应上图中的图(b)和图©。图(b)是个mapping network，映射网络，把随机生成的一个latent code(通常服从正态分布或某种喜闻乐见的分布)映射成一个style标签，我们可以看到，这个映射网络是多头的，每个头代表一个domain,所以这个映射网络就是可以把latent code映射成带有不同domain信息的带同种style风格的多个domain-specific styles标签，而latent code是随机生成的，所以就是可以有不同种styles标签的出现，于是实现了在把源图片转变成目标domain的图片时可以有多种style的图片出现。图©是style encoder网络，可以输入一张参考图片，该网络可以提取出该参考图片的style,再生成不同的domain-specific styles标签，这些标签的style与输入的参考图片都为同一种，而又带有不同的domain信息，这些domain-specific styles标签又可以送入图(a)的生成器中指导源图片的转换，图(d)是个判别器，也有多个头，代表不同domain,分别用于判别输入的图片是属于该domain的真实图片还是生成器生成出来的fake图片。
至于StarGAN v2的loss函数，与CycleGAN和StarGAN差不多，也有个重建loss，还分为两种，一个风格重建，一个图片重建，分别如下
总之都是先转变成一种东西，然后又转回去，希望前后保持一致，以让某种图片的特征一直能够保持。除了这个，StarGAN v2还有个多样性loss，
希望在不同style的标签引导下，生成器生成的图片的差异足够大，除此之外，还有所有GAN都共有的对抗loss，这里就不说明了。
very well,为了介绍StarGAN v2,我一路把CycleGAN和StarGAN都连带介绍了，可谓业界良心。总体来说，StarGAN v2的各模块的结构，功能都比较明晰，适合拿来上手复现，还在等什么呢，加入复现营，你值得拥有！