TransGAN: 基於Transformer的圖像生成模型

一、TransGAN簡介

TransGAN是一種新型的圖像生成模型，它是基於Transformer模型而成。與其他圖像生成模型相比，TransGAN不依賴於前置訓練模型，只需要使用隨機初始化模型來直接生成高質量的圖像。

TransGAN的目標是學習從低解析度圖像（例如32×32像素）到高解析度圖像（例如1024×1024像素）的映射。它包括一系列由Transformer編碼器和解碼器組成的層級，這些層級將原始的雜訊向量轉換為高解析度圖像。

相比於其他生成模型，TransGAN的優點在於其極高的生成質量和更快的訓練速度。它還具有全局和局部一致性的特徵，這些特徵在生成大量的高解析度圖像時非常有用。

二、TransGAN的結構

TransGAN的結構基於多級解析度的判別器和單級解析度的生成器。生成器GB包含n個TransGAN塊，每個塊包含一個全局注意力層和幾個本地卷積層。判別器DB包含n個殘差塊，每個塊包含一個標準卷積層和一個全局注意力層。在訓練過程中，生成器和判別器分別進行訓練，使得生成器能夠生成高質量的圖像，而判別器能夠準確地評估生成的圖像。

class Block(nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.ch = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 1, 1, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(dim)

    def forward(self, x):
        identity = x
        out = self.bn(self.ch(x))
        out += identity
        return out


class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.qkv = nn.Conv2d(dim, dim * 3, 1, bias=False)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.scale = nn.Parameter(torch.zeros(dim))

    def forward(self, x):
        b, c, h, w = x.shape
        out = self.qkv(x).reshape(b, 3, -1, h, w)
        q, k, v = out[0], out[1], out[2]
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (self.scale.view(-1, 1, 1))
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        out = (attn @ v.reshape(b, -1, h * w)).reshape(b, -1, h, w)
        out = self.avgpool(out).reshape(b, -1, 1, 1)
        return out


class TransGANBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, head=4):
        super().__init__()
        self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.attn = Attention(dim)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(dim)
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(dim, dim * 4),
            nn.GELU(),
            nn.Linear(dim * 4, dim)
        )

    def forward(self, x):
        out1 = self.norm1(x)
        out2 = self.attn(out1)
        out = x + out2
        out1 = self.norm2(out)
        out2 = self.mlp(out1)
        out = out + out2
        return out

三、TransGAN的訓練

TransGAN的模型訓練使用生成對抗損失函數，包括兩個部分：判別器和生成器。判別器的目標是嘗試區分真實圖像和生成圖像，生成器的目標是嘗試生成足夠接近真實圖像的圖像，並將其欺騙過判別器。

訓練過程中，先初始化生成器和判別器的隨機權重，然後交替訓練生成器和判別器：

1、生成器的訓練

首先通過隨機生成的雜訊向量輸入生成器，生成一張圖像。然後將生成的圖像輸入到判別器中，並計算生成圖像與真實圖像的損失。最後根據損失函數的梯度更新生成器的權重，使其能夠生成更加逼真的圖像。

G_optimizer.zero_grad()
z = torch.randn(batch_size, z_dim, 1, 1, device=device)
fake_images = G(z)
D_fake = D(fake_images)
G_loss = criterion(D_fake, real_labels)
G_loss.backward()
G_optimizer.step()

2、判別器的訓練

首先將隨機生成的雜訊向量輸入生成器，生成一張圖像，然後將該圖像分別與真實圖像（從訓練集中隨機選擇）輸入判別器，計算它們之間的損失值。最後根據損失函數的梯度更新判別器的權重，使其能夠準確鑒別真實圖像和生成圖像。

D_optimizer.zero_grad()
z = torch.randn(batch_size, z_dim, 1, 1, device=device)
fake_images = G(z)
D_fake = D(fake_images.detach())
D_real = D(real_images)
D_loss = criterion(D_real, real_labels) + criterion(D_fake, fake_labels)
D_loss.backward()
D_optimizer.step()

四、TransGAN的應用

TransGAN在圖像生成領域有著廣泛的應用。通過調整其超參數和網路結構，可以生成各種各樣的圖像，包括人臉、車輛、動物、景象等。

此外，TransGAN還可以用於計算機視覺領域的任務，如圖像分類和目標檢測。在這些任務中，TransGAN可以作為骨幹網路，提取圖像的特徵表示，並將其傳遞給後續的分類器或檢測器。

五、總結

TransGAN是一種基於Transformer模型的圖像生成模型，它具有許多優點，如生成質量高、訓練速度快等。該模型的結構特點是一個生成器和一個判別器。在訓練過程中，生成器和判別器分別進行訓練，交替訓練生成器和判別器可以使生成器生成更加逼真的圖像。TransGAN在圖像生成和計算機視覺領域有廣泛的應用，是一種非常值得研究的模型。