英伟达推出超级缝合体PoE GAN
发布时间：2021-12-14 08:49:22 所属栏目：动态 来源：互联网
导读：继 GauGAN2 之后，英伟达推出了一个 GAN 的超级缝合体PoE GAN。PoE GAN 可以接受多种模态的输入，文字描述、图像分割、草图、风格都可以转化为图片。 而且它可以同时接受以上几种输入模态的任意两种组合，这便是 PoE 的含义。 所谓 PoE 是 Hinton 在 2002 年
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继 GauGAN2 之后，英伟达推出了一个 GAN 的“超级缝合体”——PoE GAN。PoE GAN 可以接受多种模态的输入，文字描述、图像分割、草图、风格都可以转化为图片。 而且它可以同时接受以上几种输入模态的任意两种组合，这便是 PoE 的含义。 所谓 PoE 是 Hinton 在 2002 年提出的“专家乘积”（product of experts）概念，每个专家（单独模型）被定义为输入空间上的一个概率模型。 而每种单独的输入模态都是合成图像必须满足的约束条件，因此满足所有约束的一组图像是满足每个约束集合的交集。 假设每种约束的联合条件概率分布都服从高斯分布，就用单条件概率分布的乘积来表述交集的分布。 在此条件下，为了使乘积分布在一个区域具有高密度，每个单独的分布需要在该区域具有高密度，从而满足每个约束。而 PoE GAN 的重点是如何将每种输入混合在一起。 PoE GAN 的设计 PoE GAN 的生成器使用全局 PoE-Net 将不同类型输入的变化混合起来。 我们将每个模态输入编码为特征向量，然后使用 PoE 汇总到全局 PoE-Net 中。解码器不仅使用全局 PoE-Net 的输出，还直接连接分割和草图编码器，以此来输出图像。 全局 PoE-Net 的结构如下，这里使用一个潜在的特征矢量 z0 作为样本使用 PoE，然后由 MLP 处理以输出特征向量 w。 在鉴别器部分，作者提出了一种多模态投影鉴别器，将投影鉴别器推广到处理多个条件输入。与计算图像嵌入和条件嵌入之间单个内积的标准投影鉴别器不同，这里要计算每个输入模态的内积，并将其相加以获得最终损失。 随意变换输入的 GAN PoE 可以在单模态输入、多模态输入甚至无输入时生成图片。 当使用单个输入模态进行测试时，PoE-GAN 的表现优于之前专门为该模态设计的 SOTA 方法。 例如在分割输入模态中，PoE-GAN 优于此前的 SPADE 和 OASIS。 在文本输入模态中，PoE-GAN 优于文本到图像模型 DF-GAN、DM-GAN+CL。 当以模式的任意子集为条件时，PoE-GAN 可以生成不同的输出图像。下面展示了 PoE-GAN 的随机样本，条件是两种模式（文本 + 分割、文本 + 草图、分割 + 草图）在景观图像数据集上。 PoE-GAN 甚至还能没有输入，此时 PoE-GAN 就会成为一个无条件的生成模型。以下是 PoE-GAN 无条件生成的样本。 团队介绍 论文通讯作者是英伟达著名工程师刘洺堉，他的研究重点是深度生成模型及其应用。英伟达 Canvas 和 GauGAN 等有趣的产品均出自他手。 论文一作是黄勋，北京航空航天大学本科毕业，康奈尔大学博士，现在在英伟达工作。 （编辑：东莞站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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