機器學(xué)習(xí)發(fā)展至今，我們看到很多AI模型經(jīng)過大量數(shù)據(jù)能畫畫、能作曲。但是現(xiàn)在一個“神奇”的網(wǎng)站可以通過你的文字生成意想不到的圖像。事情還要從大半年前的一篇論文說起。

在今年一月份發(fā)表的一篇論文中，微軟研究院的實習(xí)生們訓(xùn)練了一個機器學(xué)習(xí)算法，稱為AttnGAN。這是GAN的一種變體，可以根據(jù)寫下的文字生成圖像，圖像質(zhì)量是之前技術(shù)生成的圖像質(zhì)量的三倍。

這項技術(shù)可以生成任意圖像，從普通的田園風(fēng)光到抽象的場景，每幅圖都能將文字描述詳細(xì)地表示出來。

論文簡介

最近很多文本生成圖像的方法都是基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的，常用方法是將完整的文本描述編寫進整個句子向量中作為圖片生成的條件。雖然已經(jīng)能生成質(zhì)量不錯的圖像了，但是由于句子向量缺少在詞語層面上的微調(diào)信息，GAN無法生成更高質(zhì)量的圖像。這一問題在生成復(fù)雜場景時更嚴(yán)重。

為了解決這一問題，作者提出了注意力生成對抗網(wǎng)絡(luò)（AttnGAN），用注意力驅(qū)動、多階段的方法對文本生成圖像的問題進行微調(diào)。AttnGAN的整體結(jié)構(gòu)如圖：

模型有兩個創(chuàng)新元素。首先是注意力生成網(wǎng)絡(luò)，其中的注意力機制是通過觀察與該區(qū)域最相關(guān)的文字，生成器畫出圖像的不同部分。

更具體地說，除了將自然語言描述編碼到全局句子向量中，句中的每個單詞同樣有對應(yīng)的向量。在第一階段，生成網(wǎng)絡(luò)利用全局句子向量生成一個低分辨率的圖像。接著，它會通過注意力層用每個區(qū)域的圖片向量查詢詞向量，從而形成一個詞-語境向量。之后，它會將區(qū)域圖像向量和對應(yīng)的詞-語境向量相結(jié)合，形成一個多模態(tài)的語境向量。這就能夠在各個階段生成細(xì)節(jié)更豐富的高分辨率圖像。

該結(jié)構(gòu)中的另一個重要組成部分是深度注意力多模態(tài)相似模型（DAMSM）。由于有注意力機制，DAMSM可以計算生成圖像和句子之間的相似性。所以，DAMSM對訓(xùn)練生成器提供了額外的調(diào)整損失函數(shù)。

模型試驗

與此前的方法相同，這篇論文提出的方法也在CUB和COCO兩個數(shù)據(jù)集上測試。最終訓(xùn)練的結(jié)果如下：

每個場景的第一張圖片都是AttnGAN的第一階段（G0），僅僅描繪出了場景的原始輪廓，圖像分辨率很低?；谠~向量，接下來的兩個階段（G1和G2）學(xué)習(xí)糾正前面的結(jié)果。

在CUB數(shù)據(jù)集上的生成結(jié)果

經(jīng)過COCO數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型生成的結(jié)果，圖中的描述幾乎是不可能在現(xiàn)實中出現(xiàn)的

奇怪的方向

總的來說，AttnGAN的表現(xiàn)還是不錯的。但是國外一些研究者逐漸找到了新的玩法。研究者Cristóbal Valenzuela根據(jù)論文搭建了一個網(wǎng)站，用戶可以嘗試AttnGAN，但不同的是，訓(xùn)練數(shù)據(jù)換成了更大的數(shù)據(jù)集。機器學(xué)習(xí)愛好者Janelle Shane在博客中寫道：“當(dāng)把這個算法在另一個更大的、內(nèi)容更多樣的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練后，生成的圖片難以符合文字描述（并且變得非常奇怪）?！崩缦旅孢@個例子，同樣的一句話，用原始模型生成的圖片是這樣的：

然而換了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集后：

這是……什么？由于在更大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練過，所以當(dāng)GAN要畫出我要求的內(nèi)容時，它要搜索的圖像就更多，問題也變得廣泛。不僅僅在小鳥的生成上有限制，在生成人像上也會出現(xiàn)bug，例如下圖：

這個表現(xiàn)得就很糟了，根本分不清哪里是人臉。其他類似的還有很多，完全就是超現(xiàn)實主義作品。

Janelle Shane表示：“這個demo非常有趣，它也體現(xiàn)了目前先進的圖像識別算法是如何理解圖像和文字的。它們?nèi)绾卫斫狻贰颉祟悺?？?D圖像中，算法看到的人指向前方和側(cè)面是完全不同的?！?/p>

對于這一結(jié)果，AttnGAN論文的作者Tao Xu也給予了回復(fù)。Xu目前是美國理海大學(xué)一名研究生，她認(rèn)為這是對論文結(jié)果的重要改進：

“隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，計算機視覺系統(tǒng)非常強大。例如它們可以從醫(yī)學(xué)影像中診斷疾病、在自動駕駛系統(tǒng)中定位行人和汽車。但是，我們?nèi)匀徊荒苷J(rèn)為這些系統(tǒng)完全理解了它們所看到的東西。因為，如果機器真的擁有了智慧，它們不會僅識別圖像，而是可以生成圖像。

我們的AttnGAN將注意力機制和生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了起來，大大提高了文本生成圖像的模型性能。由于注意力是人類特有的概念，我們的AttnGAN就能學(xué)習(xí)這種”智慧“，像人類一樣畫畫，即注意相關(guān)詞語以及相關(guān)圖像區(qū)域。

雖然AttnGAN比之前的文本到圖像的模型表現(xiàn)得更好，但是生成多種“現(xiàn)實畫風(fēng)”的物體對整個領(lǐng)域還是待解決的問題。我們希望未來在這一方向進行更多研究?！?/p>