TransGAN: 基于Transformer的图像生成模型

一、TransGAN简介

TransGAN是一种新型的图像生成模型，它是基于Transformer模型而成。与其他图像生成模型相比，TransGAN不依赖于前置训练模型，只需要使用随机初始化模型来直接生成高质量的图像。

TransGAN的目标是学习从低分辨率图像（例如32×32像素）到高分辨率图像（例如1024×1024像素）的映射。它包括一系列由Transformer编码器和解码器组成的层级，这些层级将原始的噪声向量转换为高分辨率图像。

相比于其他生成模型，TransGAN的优点在于其极高的生成质量和更快的训练速度。它还具有全局和局部一致性的特征，这些特征在生成大量的高分辨率图像时非常有用。

二、TransGAN的结构

TransGAN的结构基于多级分辨率的判别器和单级分辨率的生成器。生成器GB包含n个TransGAN块，每个块包含一个全局注意力层和几个本地卷积层。判别器DB包含n个残差块，每个块包含一个标准卷积层和一个全局注意力层。在训练过程中，生成器和判别器分别进行训练，使得生成器能够生成高质量的图像，而判别器能够准确地评估生成的图像。

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的训练

TransGAN的模型训练使用生成对抗损失函数，包括两个部分：判别器和生成器。判别器的目标是尝试区分真实图像和生成图像，生成器的目标是尝试生成足够接近真实图像的图像，并将其欺骗过判别器。

训练过程中，先初始化生成器和判别器的随机权重，然后交替训练生成器和判别器：

1、生成器的训练

首先通过随机生成的噪声向量输入生成器，生成一张图像。然后将生成的图像输入到判别器中，并计算生成图像与真实图像的损失。最后根据损失函数的梯度更新生成器的权重，使其能够生成更加逼真的图像。

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、判别器的训练

首先将随机生成的噪声向量输入生成器，生成一张图像，然后将该图像分别与真实图像（从训练集中随机选择）输入判别器，计算它们之间的损失值。最后根据损失函数的梯度更新判别器的权重，使其能够准确鉴别真实图像和生成图像。

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的应用

TransGAN在图像生成领域有着广泛的应用。通过调整其超参数和网络结构，可以生成各种各样的图像，包括人脸、车辆、动物、景象等。

此外，TransGAN还可以用于计算机视觉领域的任务，如图像分类和目标检测。在这些任务中，TransGAN可以作为骨干网络，提取图像的特征表示，并将其传递给后续的分类器或检测器。

五、总结

TransGAN是一种基于Transformer模型的图像生成模型，它具有许多优点，如生成质量高、训练速度快等。该模型的结构特点是一个生成器和一个判别器。在训练过程中，生成器和判别器分别进行训练，交替训练生成器和判别器可以使生成器生成更加逼真的图像。TransGAN在图像生成和计算机视觉领域有广泛的应用，是一种非常值得研究的模型。