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仅做两项修改,苹果就让StyleGANv2获得了3D生成能力
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来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者发现只需两项修改就能让 2D GAN 获得 3D 生成能力。

如何让一个已有的 2D GAN 变成 3D 级别?这是一个有趣且实用的问题。

为了解决这个问题,来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者试图尽可能少地修改经典 GAN,即 StyleGANv2。该研究发现只有两个修改是绝对必要的:1)一个多平面图像样式生成器分支,它产生一组以深度为条件的 alpha 图;2)一个以位姿为条件的鉴别器。

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论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.10642

该研究将生成的输出结果称为「生成型多平面图像(GMPI)」。GMPI 方法不仅渲染质量高,还能保证视图一致。更重要的是,alpha 映射的数量可以动态调整,并且可以在训练和推理阶段有所变化,从而减轻内存问题,在不到半天的时间内以 1024^2 的分辨率快速训练 GMPI。

首先来看一下 GMPI 方法在三个具有挑战性的常见高分辨率数据集(FFHQ、AFHQv2 和 MetFaces)上的效果:

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方法简介

该研究通过添加「alpha 分支」来修改经典生成器,并结合简单高效的 alpha 合成渲染。

GMPI 生成方法的框架如下图所示,其中生成器和 alpha 合成渲染器负责生成图像 I_v_tgt,该图像以用户指定的位姿 v_tgt 生成目标对象。保证为不同位姿生成的图像是视图一致的。

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「alpha 分支」使用中间表征来生成多平面图像表征 M,其中除了单个图像之外还包含不同深度的 alpha 映射。

更具体地说,该研究为 StyleGANv2 开发了一个新的生成器分支,它产生一组正面平行的 alpha 映射,在本质上类似于多平面图像 (MPI)。该研究首次证明 MPI 可以用作无条件 3D 感知生成模型的场景表征。这个新的 alpha 分支是从头开始训练的,同时针对常规 StyleGANv2 生成器和鉴别器进行微调。将生成的 alpha 映射与 StyleGANv2 的单个标准图像输出相结合,进行端到端的可微多平面样式渲染,该研究实现了不同视图的 3D 感知生成,并保证了视图的一致性。尽管 alpha 映射处理遮挡的能力有限,但渲染非常有效。此外,alpha 映射的数量可以动态调整,甚至可以在训练和推理期间有所不同,从而减轻内存负担。

该研究发现:为了实现 3D 感知,根据具体位姿调整鉴别器(discriminator)是绝对必要的。另一方面,根据 alpha 映射的深度来调整模型也是非常必要的。该研究通过添加额外的 alpha 分支对原始 StyleGANv2 网络进行了简单的修改,如下图 3 所示。

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为了获得表现出预期 3D 结构的 alpha 映射,该研究发现需要对 StyleGANv2 进行两次调整:(a)MPI 中任何平面的 alpha 映射预测必须以平面的深度或可学习的 token 为条件;(b) 鉴别器必须以相机位姿为条件。虽然这两个调整似乎很直观,但令人惊讶的是,这两项调整对于 3D 感知归纳偏置来说已经足够了。

另一种改进 alpha 映射的归纳偏置是包含阴影的 3D 渲染。尽管有用,但该研究发现这种归纳偏置对于获得 3D 感知不是必要的。此外,研究者还发现一些经典的 2D GAN 评估指标可能会造成有误导性的结果。

实验

该研究在三个数据集(FFHQ、AFHQv2 和 MetFaces)上分析了各种分辨率的 GMPI。

下表 1 和表 2 提供了速度比较和定量评估结果。在更快的训练下,GMPI 在 256^2 图像上实现了比 SOTA 模型更好的性能,并且可以生成高达 1024^2 的高分辨率结果,这是大多数基线模型无法生成的。

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为了分析方法中关键设计的效果,该研究进行了消融实验,结果如下表 3 和图 4 图 5 所示。

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感兴趣的读者可以阅读论文原文,了解更多研究细节。

责任编辑:张燕妮 来源: 机器之心

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