从零带你入门stylegan~stylegan3的技术细节-创新互联

入门级文章，讲解stylegan ~ stylegan3的模型发展

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部分地方融入个人理解，所以专业性略有不足，希望谅解。

但更方便新手的入门理解，愿能够帮助大家进行理解。

如果您已对此十分了解，欢迎指教~

from : Ericam_

​ 近段时间，stylegan3模型开源，于是便想开始认真了解学习一下stylegan的模型架构与原理，所以本文会从stylegan逐步介绍到stylegan3，大家可以选择自己感兴趣的部分阅读，如果想要了解模型项目如何使用，那建议直接在github阅读readme啦。

​ stylegan是什么？讲再多也不如用效果展示来的明显：

1.利用stylegan2生成的网红人脸（现实中不存在的假脸）

2.性别转换

3.人脸融合并作表情编辑

​ 以上只是利用stylegan完成应用的一小部分尝试，但是相信看完这些效果你也能理解stylegan的大概用途啦~。

​ StyleGAN中的“**Style”**是指数据集中人脸的主要属性，比如人物的姿态等信息，而不是风格转换中的图像风格，这里Style是指人脸的风格，包括了脸型上面的表情、人脸朝向、发型等等，还包括纹理细节上的人脸肤色、人脸光照等方方面面。

​ StyleGAN 用风格（style）来影响人脸的姿态、身份特征等，用噪声 ( noise ) 来影响头发丝、皱纹、肤色等细节部分。

​ 大概知道了这些，那我们接下来便继续深一步了解吧~

按照我的习惯，我习惯从模型图开始入手理解，所以先来看一看stylegan的模型架构：

​ 乍一看这图，可能会十分晕，但其实在generator部分主要被分为两个子网络：

• Mapping network : 用于将latent code z 转换成为 w
• Synthesis network : 用于生成图像

​ 在开头我们便讲了，stylegan通过style来影响人脸的姿态、身份特征等，那在模型里，其实是通过w来完成的，也就是说可以理解为，我们通过转换得到的w是用来影响图像的style的。

（一）Mapping Network

作用：为输入向量z的特征解耦提供一条学习通道

为啥需要将latent code z变成w呢？

​ 由于z是符合均匀分布或者高斯分布的随机变量，所以变量之间的耦合性比较大。举个例子，比如特征：头发长度和男子气概，如果按照z的分布来说，那么这两个特征之间就会存在交缠紧密的联系，头发短了你的男子气概会降低或者增加，但其实现实情况来说，短发男子、长发男子都可以有很强的男子气概。所以我们需要将latent code z进行解耦，才能更好的后续操作，来改变其不同特征。

Mapping network需要做的事情就是对latent code进行解耦

​ 将latent code转换得到w后，然后经过仿射变换生成A，分别送入Synthesis network的每一层网络，进行控制特征，因为Synthesis network的网络层有18层，所以我们才会说通过w生成得到了18个控制向量，用于控制不同的视觉特征。

Mapping network详细结构图

其是由8个全连接层（fc）组成，同时输出向量w和输入的z维度相同（512*1）

为何Mapping network能够学习到特征解耦呢？

​ 因为如果仅通过z来控制视觉特征，那么其能力十分有限，因为它必须遵循训练数据的概率密度。比如数据集中长头发的人很常见，那么更多的输入值便会映射到该特征上，那么z中其他变量也会向着该值靠近、无法更好地映射其他特征。

​ 所以通过Mapping network，该模型可以生成一个不必遵循训练数据分布地向量w，减少了特征之间的相关性，完成解耦。

（二）Synthesis network

作用：用于生成图像

在Synthesis network中，最初的输入向量shape为 512 * 4 * 4，最后输出为 3 * 1024 * 1024。

从4 * 4 到 8 * 8 …（ 4，8，16，32…1024），其中每一个又包含两个卷积层（一个用于upsample，一个用于特征学习），所以一共包含18层。

关于层数这一块，补充说明，可以配合着图理解：
18 = 1（初始进入的conv层）+8 * 2（每一个块包含的两个卷积层，将vector从44变到10241024）+1（to_rgb层，将通道变成3）。
p.s :其实每个模块都有to_rgb上采样后实现跨层链接

删除了传统输入

利用512 * 4 * 4的输入代替传统初始输入。

• 避免初始输入值取值不当而生成不正常图片。
• 有助于减少特征纠缠

随机变化（添加噪声noise）

​ 在文章开头，我们便讲了stylegan通过用噪声 ( noise ) 来影响头发丝、皱纹、肤色等细节部分。

​ 人们脸上有很多小特征，比如雀斑、发髻线的准确位置，这些都可以是随机的。将这些小特征插入GAN图像的常用方法是 在输入向量中添加noise。

​ 为了控制噪声仅影响图片样式上细微的变化， StyleGAN 采用类似于 AdaIN 机制的方式添加噪声（噪声输入是由不相关的高斯噪声组成的单通道数据，它们被馈送到生成网络的每一层）。 即在 AdaIN 模块之前向每个通道添加一个缩放过的噪声，并稍微改变其操作的分辨率级别特征的视觉表达方式。 加入噪声后的生成人脸往往更 加逼真与多样。

自适应实例归一化（AdaIN）

​ 此前的风格迁移方法，一种网络只对应一种风格，速度很慢。基于AdaIN可以“self modulate” the generator快速实现任意图像风格的转换。

​ 特征图的均值和方差中带有图像的风格信息。所以在这一层中，特征图减去自己的均值除以方差，去掉自己的风格。再乘上新风格的方差加上均值，以实现转换的目的。StyleGAN的风格不是由图像的得到的，而是w生成的。

（三）其他细节

（1）样式混合（通过混合正则化）

目的：进一步明确风格控制（训练过程中使用）

​ 在训练过程中，stylegan采用混合正则化的手段，即在训练过程中使用两个latent code w （不是1个）。通过Mapping network输入两个latent code z，得到对应的w1和w2（代表两个风格），接下来为它们生成中间变量w’。然后利用第一个w1映射转换后来训练一些网络级别，用另一个w2来训练其余的级别，于是便能生成混合了A和B的样式特征的新人脸。

第一部分是 Coarse styles from source B，分辨率(4x4 - 8x8)的网络部分使用B的style，其余使用A的style, 可以看到图像的身份特征随souce B，但是肤色等细节随source A；
第二部分是 Middle styles from source B，分辨率(16x16 - 32x32)的网络部分使用B的style，这个时候生成图像不再具有B的身份特性，发型、姿态等都发生改变，但是肤色依然随A；
第三部分 Fine from B，分辨率(64x64 - 1024x1024)的网络部分使用B的style，此时身份特征随A，肤色随B。

​ 大致结论：低分辨率的style 控制姿态、脸型、配件 比如眼镜、发型等style，高分辨率的style控制肤色、头发颜色、背景色等style。

Truncation Trick

​ Truncation Trick，截断技巧。从数据分布来说，低概率密度的数据在网络中的表达能力很弱，直观理解就是，低概率密度的数据出现次数少，能影响网络梯度的机会也少，网络学习到其图像特征的能力就会减弱。如何解决该问题呢，truncation trick大致做法如下：

​ 首先找到数据中的一个平均点，然后计算其他所有点到这个平均点的距离，对每个距离按照统一标准进行压缩，这样就能将数据点都聚拢了（相当于截断了中间向量𝑊′，迫使它保持接近“平均”的中间向量𝑊′ 𝑎𝑣𝑔），但是又不会改变点与点之间的距离关系。

​ 当生成新的图像时，不用直接使用映射网络（Mapping NetWork）的输出，而是将值𝑊′转换为𝑊′ 𝑛𝑒𝑤 = 𝑊′ 𝑎𝑣𝑔 +𝞧(𝑊′ − 𝑊′ 𝑎𝑣𝑔)，其中 𝞧 的值定义了图像与“平均”图像的差异量（以及输出的多样性）。有趣的是，在仿射转换块之前，通过对每个级别使用不同的𝞧 ，模型可以控制每个级别上的特征值与平均特征值的差异量。

（2）微调超参数

​ StyleGAN 的另外一个改进措施是更新几个网络超参数，例如训练持续时间和损失函数， 并将图片最接近尺度的缩放方式替换为双线性采样。

（四）如何量化解耦？

​ stylegan提出的新方法，不需要解码器，对于任何数据集和生成器都是可计算的。

• 感知路径长度（Perceptual path length）
• 线性可分性（linear separability）

感知路径长度（Perceptual path length）

​ 图像生成其实是学习从一个分布到目标分布的迁移过程，如下图，已知input latent code 是z1，或者说白色的狗所表示的latent code是z1，目标图像是黑色的狗，黑狗图像的latent code 是 z2。图中紫色的虚线是z1 到 z2 最快的路径，绿色的曲线是我们不希望的路径。

Perceptual path length 是一个指标，用于判断生成器是否选择了最近的路线（比如上图紫色虚线）

测量在潜在空间中执行插值时图像的变化程度，来了解隐空间到图像特征之间的纠缠度。

具体做法如下：

(1) 使用两个VGG16提取特征的加权差异来表示一对图像间的感知距离。
(2) 将潜在空间插值路径细分为线性段，每个段上的感知差异的总和就是感知路径长度。
(3)使用多份样本，分别计算z和w的PPL（感知距离长度）。由于z已经归一化，所以对z使用球面插值 slerp，而对w使用线性插值 lerp。评估为裁剪后仅包含面部的图像。

线性可分性（linear separability）

训练特征，方便之后面部编辑，操纵图像特征，比如将男性图片变为女性

如果隐空间与图像特征足够解耦，那么隐空间中存在线性超平面，可以二分类两种特征。在stylegan的文章中，基于CelebA-HQ数据集，训练40种特征的分类器。然后用生成器生成200000张图像，用训练的分类器分类，去掉置信度最低的一半，得到隐变量和标签已知的100000张图像。对每个属性，用线性SVM拟合预测z的类别，判断z是否足够线性。线性关系用X和Y的分布差异衡量。

结论：增加mapping network的深度确实有助于提高w的线性可分性。映射网络对传统生成器有同样的提升，具备通用性。

(五)总结

创新点：

• 加入了可通用的Mapping network
• 样式混合，使用两个中层latent code w生成一张图像，扩大了w的训练空间
• 感知路径长度
• 线性可分性

​ stylegan2主要是为了解决stylegan的不足之处，最重要的一点就是stylegan生成的图像上容易出现“水滴”。

​ 导致水滴的原因是Adain操作，Adain对每个feature map进行归一化，因此有可能破坏掉feature之间的信息，产生上述现象。而去除了Adain后，该问题便解决了。

（一）Adain问题解决 （水滴问题）

• 移除最开始的数据处理
• 在标准化特征时取消均值 （可以对照上文Adain查看）
• 将noise模块在外部style模块添加

(二) weight demodulation

​ 在样式混合（style mixing）中，容易将某个特征放大一个数量级或更多，而在去除了Adain后，便无法有效控制这个问题（因为移除了mean），但style mixing又是stylegan的亮点，如何能够在保留style mixing的同时有效地解决特征放大问题呢？这便是weight demodulation设计的原因。

(三) Lazy regularization

​ loss 是由损失函数和正则项组成，优化的时候也是同时优化这两项的。

​ lazy regularization就是正则项可以减少优化的次数，比如每16个minibatch才优化一次正则项，这样可以减少计算量，同时对效果也没什么影响。

(四) Path length regularization

​ 在生成人脸的同时，我们希望能够控制人脸的属性，不同的latent code能得到不同的人脸，当确定latent code变化的具体方向时，该方向上不同的大小应该对应了图像上某一个具体变化的不同幅度。为了达到这个目的，设计了 Path length regularization。

首先通过论文摘要，我们来看看stylegan3试图解决了什么问题：

在GAN的合成过程中，某些特征依赖于绝对像素坐标，这会导致：【细节似乎粘在图像坐标上，而不是所要生成对象的表面】

而stylegan3从根本上解决了stylegan2图像坐标与特征粘连的问题，实现了真正的图像平移、旋转等不变性，大幅度提高了图像合成质量。

以一些动态图可以清晰地解释：

通过上图可以看出来stylegan2生成的毛发等细节会粘在屏幕上，和人物的形态变化不一致。

这个问题的出现其实是GAN模型存在的一个普遍问题：

生成的过程并不是一个自然的层次化生成。

粗糙特征（GAN的浅层网络的输出特征）主要控制了精细特征（GAN的深层网络的输出特征）的存在与否，并没有精细控制它们的出现的精确位置。

简单来讲：如果训练集中大多数图片的眼睛出现在图片居中位置，那么哪怕你的浅层网络输出中图片的眼睛在其他位置，最终整个网络输出的图片眼睛还是基本会处于图片居中位置。

为什么会产生这种问题？

作者们认为产生这个现象的根本问题是：目前的生成器网络架构是卷积+非线性+上采样等结构，而这样的架构无法做到很好的Equivariance（等变性）

这种糟糕的 “纹理粘附”在latent值变换的时候会更加明显：

在人脸平移时，对于某个固定的坐标切片，stylegan3可以随人脸移动变化纹理（比如右图那一块固定区域，在左图人脸平移时，也是在不断移动的），而stylegan2则是倾向于生成固定的纹理。

同时stylegan2也无法满足旋转一致性问题：

通过实验表明，这些问题出现原因在哪里呢？

（1）使用图像边界参考（例如padding的使用实际上提示了图像的边界位置信息）

（2）像素的噪声输入（防止头发丝粘一起）

（3）位置编码和混叠（加入一些额外的位置信息）。

如何消除这些不需要的辅助信息，从而防止网络去组合、使用这些错误信息呢？

针对边界问题，可以在稍大一点的图像边缘上进行操作。

针对像素的噪声输入，可以直接取消掉该操作。

而关于生成图像中的混叠，作者认为有两个可能的来源：

• 非理想上采样（如最近邻、双线性或空洞卷积）产生的像素网格的微弱的印记。
• 应用pointwise的非线性激活，如ReLU或者Swish。

网络会去放大哪怕是最轻微的混叠，并在多个尺度上进行组合，这就成为了固定在图像坐标中的那些混叠状网格的基础（解释了为何特征会依赖于坐标）。

而实验表明，在stylegan2时，当前的上采样滤波器在抑制混叠方面根本不够积极，而且需要具有超过100dB衰减的高质量滤波器。

而针对这个问题，stylegan3根据它们在连续域的影响，提出了一种解决点态非线性引起的混叠的原理，并对结果进行了适当的低通滤波。

stylegan3的生成器主要进行了哪些改进？

傅里叶特征以及基线模型简化

(1) 利用Fourier特征（傅里叶特征）代替了stylegan2生成器的常数输入

(2) 删除了noise输入（特征的位置信息要完全来自前层粗糙特征）

(3) 降低了网络深度（14层，之前是18层），禁用mixing regularization和path length regularization，并且在每次卷积前都使用简单的归一化 （这里有点直接推翻了stylegan2的一些思想）

边界及上采样问题优化

(4) 理论上特征映射有一个无限的空间范围（就是特征不能局限固定在某些坐标域），引入了一个固定大小的boundaries来近似，每一层操作后再crop到这个扩展的空间。

​ 用理想低通滤波器来代替双线性采样。

​ 改进后的boundaries和upsampling得到了更好的平移性，但是fid变差了。

非线性滤波改进

(5) 工程化的操作，改进了非线性滤波，并将整个upsample-LReLU-downsample过程写到一个自定义的CUDA内核中

非临界采样改进

(6) 为了抑制 aliasing（混淆对于生成器的Equivariance很有害），可以简单地将截止频率降低，从而确保所有混叠频率都在阻带。【丢掉了浅层的高频细节，因为作者认为浅层中高频细节并不重要】

傅里叶特征改进

(7) 为了应对每层的全局变换能力有限的问题，加入了一个仿射层，通过输出全局平移和旋转参数输入傅里叶特征，稍微改善了FID

平移不变性

(8) 虽然提高了平移不变性，但是一些可见的伪影仍然存在。这是因为滤波器的衰减对于最低分辨率的层来说仍然是不够的，而这些层往往在其带宽限制附近有丰富的频率信息，这就需要有非常强的衰减来完全消除混叠。提出：跳频在最低分辨率层中较高，以大化提高阻带的衰减；在最高分辨率层中较低，以匹配高层细节

旋转不变性

(9) 为了得到旋转不变性网络，做出来两个改进：

• 将所有层的卷积核大小从3 * 3替换为1 * 1

• 通过将feature map的数量增加一倍，用来弥补减少的特征容量

  实验表明，一个基于 1 * 1的卷积操作能够产生强旋转的等变生成器，一旦适当地抑制了混叠，便可以迫使模型实现更自然的层次细化。

这篇文章只是个人学习过程中的一些思考与记录，太多的细节部分没有过多涉及。

如果大家对该项技术感兴趣的话可以去仔细调研一下，并阅读论文细节。

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