CVPR2022新作：P图不会，深度学习来帮忙，基于GAN逆映射的图像编辑(中)

导

语

GAN逆映射（GAN Inversion）实际上是逆向思维的极佳范式。简单来说，以往将编码z通过生成器合成图像；现在是求真实图像的编码，期望在特征空间的修改最终映射为对图像语义的修改，比如将人脸图像的属性进行修改(表情变为微笑、戴上眼镜等)。

论文回顾

这篇论文全名为"Style Transformer for Image Inversion and Editing"，模型训练后可以一键修改人脸的各种属性(表情、头发、眼睛等)

前置知识讲解

这篇论文涉及到了GAN逆映射（GAN Inversion），理解这个概念是理解本论文的关键，下面将从神经网络开始，逐步递进。

神经网络

神经网络的结构主要有输入层，隐藏层，输出层构成，输入层需要根据特征数目来决定，输出层根据解决的问题来决定，隐藏层的网路层数以及每层的神经元数就是可以调节的参数。

卷积神经网络(CNN)

卷积运算可视化如动图所示，其中灰色3*3的区域为卷积核，左侧虚线区域为图像(简化)，右侧区域为运算结果。运算过程为卷积核与当前图像重叠区域的每个数值相乘后求和，卷积核从左往右、从上往下进行移动。

生成对抗网络(GAN)

生成对抗网络（英语：Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。

生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。

而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。

GAN逆映射（GAN Inversion）

生成式对抗网络(GANs)虽然目前可以合成高质量的图像，但无法直接把这些训练好的模型做为先验信息，直接应用于真实图像编辑。为了让训练好的GAN能用于处理图像，可以尝试重新反向传播（寻找合适的Z）或者添加一个额外的编码器encoder将图像映射到潜在空间。当然除了这两种途径外，还有不少优化方法。

说到GAN逆映射，不得不提香港中文大学周博磊老师团队的工作"Image Processing Using Multi-Code GAN Prior"。周老师的论文提出一种新的逆映射（image->Z）方法，将训练好的GAN作为一个有效的先验去处理多种图像处理任务。具体而言，给定需要做逆映射的GAN模型，基于多个编码Z利用GAN模型生成多个特征图（映射到生成器的某个中间层），接着对它们加权组合生成目标图像。这种方式可以明显提升图像的重建质量。高质量图像重建作为一种先验信息，可以用在许多真实场景，比如：图像编辑、超分辨率、图像修复等。

资源下载

本论文涉及的代码和模型权重(国外网盘)，已打包放入百度网盘。关注公众号实用AI客栈，在后台回复1002即可获取下载链接。

实用AI客栈

分享人工智能领域最新资讯，讲解各类实用的算法和模型。

原理剖析（续）

讲完了论文前置知识，论文详细原理将在下一篇公众号文章中展开。如有疑问，欢迎在评论区留言。