AttGAN

AttGAN: Facial Attribute Editing by Only Changing What You Want

摘要

本文和以往不同之处是attribute classification constraint,用来保证在生成网络的时候，正确的属性转变。 Reconstruction learning，保证改变属性之外的其他属性正常。Adversarial learning (对抗loss)使用来进行视觉编辑。

模型架构图

本文改进点

本文改进点分成三个部分：

1. 与以往基于编码与特性依赖不同，本文使用attribute classification constraint方法，来确保目标特性被编写。
2.  配合attribute classification constraint ,对抗loss以及重构结构可以使得生成图像具有极高的质量，并且能够保证其他非编辑的属性得到保护。
3. 本模型可以进行多脸部特征编辑，且图像的质量要优于以往模型。

AttGAN

其结构是由两个基本的子网络组成，一个是编码器Genc一个解码器Gdec，然后配合属性分类器C以及判别器D。

attGAN测试步骤

1. 首先由一个具有n个属性的图片Xa其中a = [a1 ……. an]经过编码器后变为

1. 如果需要将Xa的风格转化成目标特性b，那么需要这个目标特性b = [b1….bn] 然后再使用解码器即可

1. 所以测试的总体步骤可以抽象如下

attGAN的训练步骤

根据推理过程可知我们主要的训练是针对Genc以及Gdec的，这是无监督的主要是因为我们真正需要编辑成的图片Xb是没有的。

         Attribute classifier 用于保证生成的图片Xb具有b的特征。并且adversarial learning 是保证视觉正确性。

在生成图像的时候我们也要求，在对目标属性改变的时候保留原来自有的属性，这些都是通过 reconstruction loss来实现的，这样可以使得decoder在生成图像的时候能够保留更多的原有属性。

Attribute Classification constraint

其中分类设置C使用网络的原始图片以及原始特性进行训练的，

Reconstruction Loss

Adversarial Loss

整体网络的训练损失为

判别器和特征分类的损失如下

里面所有的系数为超参

费改变特征保留

为什么能够保留住非目标特征，本文作者认为，由于重构任务以及特征编辑任务是因为他们的任务十分的相似，并且对decoder有相同的输入输出，所以在任务空间迁移的时候任务代沟不大。

特征风格生成

其他模型对于同一特征类别的多样性的生成，很难做到。比如别的模型只能生成眼镜，不能够生成是太阳镜或者近视镜等，但是本文中的模型可以通过控制器[c1………cn]将控制器与每个特征进行绑定，然后就可以通过实现控制器与生成图片的极大相关来实现，对于每个属性多类别的控制。

特征密度的控制

attgan可以直接进行特整密度的控制，我们训练的时候使用0、1二值，但是测试的时候作者发现，可以在不改变任何结构的情况下，输入连续的值，生成的图像也是自然流畅的。

多结构试验

试用 idp  cls adv rec