意大利Trento大學和法國國立計算機及自動化研究院研究人員（Aliaksandr Siarohin、Enver Sangineto、Stephane Lathuiliere、Nicu Sebe）合作，使用GAN（對抗生成網(wǎng)絡）生成人體的新姿勢圖像。研究人員提出的可變形跳躍連接和最近鄰損失函數(shù)，更好地捕捉了局部的紋理細節(jié)，緩解了之前研究生成圖像模糊的問題，生成了更可信、質(zhì)量更好的圖像。

網(wǎng)絡架構(gòu)

生成視覺內(nèi)容的深度學習方法，最常用的就是變分自動編碼器(VAE)和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）。VAE基于概率圖模型，通過最大化相應數(shù)據(jù)的似然的下界進行訓練。GAN模型基于兩個網(wǎng)絡：一個生成網(wǎng)絡和一個判別網(wǎng)絡。兩個網(wǎng)絡同時訓練，生成網(wǎng)絡嘗試“愚弄”判別網(wǎng)絡，而判別網(wǎng)絡則學習如何分辨真實圖像和虛假圖像。

現(xiàn)有的姿勢生成方面的工作大部分基于條件GAN，這里研究人員也使用了條件GAN。之前一些工作使用了兩段式方法：第一個階段進行姿勢集成，第二個階段進行圖像改良。研究人員則使用了端到端的方法。

既然使用GAN，那網(wǎng)絡架構(gòu)的設計就包括兩部分，生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡。其中，一般而言，判別網(wǎng)絡的設計相對容易。這符合直覺，比如，判別畫作的真假要比制作一幅足以以假亂真的贗品容易得多。因此，我們首先考慮判別網(wǎng)絡的情形。

判別網(wǎng)絡

我們考慮判別網(wǎng)絡的輸入和輸出。

首先是相對簡單的輸出。判別網(wǎng)絡的輸出，基本上就是兩種，一種是離散的分類結(jié)果，真或假，一種是連續(xù)的標量，表明判別網(wǎng)絡對圖像是否為真的信心（confidence）。這里研究人員選擇了后者作為判別網(wǎng)絡的輸出。

判別網(wǎng)絡的輸入，最簡單的情形，就是接受一張圖像，可能是真實圖像，也可能是生成網(wǎng)絡偽造的圖像（即生成網(wǎng)絡的輸出）。不過，具體到這個特定的問題，從原始圖像生成同一人物的新姿勢圖像，那么，其實模型還可以給判別網(wǎng)絡提供一些額外的信息，幫助判別網(wǎng)絡判斷圖像的真假。

首先可以提供的是原始圖像。其次，是相關(guān)的姿勢信息，具體而言，包括從原始圖像中提取的姿勢信息，也包括目標姿勢信息。因此，實際上判別網(wǎng)絡接受的輸入是4個tensor構(gòu)成的元組(xa, Ha, y, Hb)。其中，xa是表示原始圖像的tensor，Ha與Hb分別表示原始圖像的姿勢和目標姿勢。y是真實圖像（xb）或生成網(wǎng)絡的輸出。

如前所述，判別網(wǎng)絡的工作相對簡單，因此判別網(wǎng)絡的輸入層也就不對這4個tensor組成的元組做什么特別的處理了，直接連接（concatenate）就行了。

生成網(wǎng)絡

如前所述，生成網(wǎng)絡的設計需要多費一點心思。

同樣，我們先考慮生成網(wǎng)絡的輸出，很簡單，生成網(wǎng)絡的輸出就是圖像，具體而言，是一個表示圖像的tensor。

那么，生成網(wǎng)絡的輸入是什么呢？其實很簡單，從判別網(wǎng)絡的輸入，我們不難得到生成網(wǎng)絡的輸入。判別網(wǎng)絡的輸入，正如我們前面提到的，是4個tensor構(gòu)成的元組(xa, Ha, y, Hb)。其中，這個y正是生成網(wǎng)絡需要生成的，所以我們?nèi)サ魕，得到(xa, Ha, Hb)。這個差不多就可以作為生成網(wǎng)絡的輸入了。生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡兩者輸入上的相似性，很符合直覺。那些有助于判別圖像真假的信息，同樣有助于偽造虛假的圖像。

不過，圖像多少存在噪點，因此，為了處理數(shù)據(jù)樣本的噪點問題，以更好地學習以假亂真的技術(shù)，生成網(wǎng)絡還額外接受一個噪聲向量z作為輸入。因此，生成網(wǎng)絡的輸入為(z, xa, Ha, Hb)。判別網(wǎng)絡就不操心噪點的問題，這是因為判別網(wǎng)絡的工作要容易很多，不是嗎？

判別網(wǎng)絡的輸入是直接連接的，生成網(wǎng)絡，因為面臨的任務要困難很多，因此并不直接連接xa、Ha、Hb。因為，Ha是基于xa提取的姿勢信息，所以，兩者之間存在著一致性，或者說，緊密的聯(lián)系。而Hb是目標姿勢，與xa和Ha的關(guān)系不那么緊密。因此，分開來處理比較好。研究人員正是這么做的，將xa和Ha連接起來，使用編碼器的一個卷積流處理，而Hb則使用另一個卷積流處理，兩者之間不共享權(quán)重。

姿勢的表示

上面我們提到了Ha和Hb，也就是姿勢信息，可是這些姿勢信息到底是如何表示的呢？

表示姿勢最簡單的方法就是找出各個關(guān)節(jié)（抽象成點），然后將這些關(guān)節(jié)連起來（線），用點線組合（關(guān)節(jié)位置）來表示姿勢。

從圖像中提取姿勢（關(guān)節(jié)位置）后，還需要轉(zhuǎn)換成生成網(wǎng)絡能夠理解的形式。以往的工作發(fā)現(xiàn)用熱圖的效果不錯，這里研究人員也同樣使用熱圖來表示姿勢。也就是說，如果我們用P(xa)表示從x中提取的姿勢（P為pose即姿勢的首字母），那么Ha= H(P(xa))（H為heat map即熱圖的首字母）。其中，Ha由k張熱圖組成，Hj（1<=j<=k）是一個維數(shù)與原始圖像一致的二維矩陣。熱圖與關(guān)節(jié)位置滿足以下關(guān)系：

其中，pj為第j個關(guān)節(jié)位置，σ = 6像素。

整個網(wǎng)絡架構(gòu)如下圖所示：

可變形跳躍連接

姿勢的轉(zhuǎn)變，可以看成是一個空間變形問題。常見的思路是由編碼器編碼相關(guān)的變形信息，然后由解碼器將編碼的變形信息加以還原。而由編碼器和解碼器組成的網(wǎng)絡架構(gòu)，常用的為U-Net。因此，以往的一些研究廣泛使用基于U-Net的方法完成基于姿勢的人像圖片生成任務。然而，普通的U-Net跳躍連接不太適合較大的空間變形，因為在空間變形較大的情況下，輸入圖像和輸出圖像的局部信息沒有對齊。

既然，較大的空間變形有局部信息不對齊的問題，那將空間變形分拆成不同的部分，這樣每個部分之間就對齊了。

研究人員基于以上的想法提出了可變形跳躍連接（deformable skip connection），將全局變形分解為一組由關(guān)節(jié)的子集定義的局部仿射變換，然后再將這些局部仿射變換組合起來以逼近全局變形。

分解人體

如前所述，局部仿射變換是由關(guān)節(jié)的子集定義的。因此我們先要劃分關(guān)節(jié)的子集，也就是，分解人體。研究人員將人體分解為10個部分，頭、軀干、左上臂、右上臂、左前臂、右前臂、左大腿、左小腿、右大腿、右小腿。

每個部分具體區(qū)塊的劃分，基于關(guān)節(jié)進行。

頭部和軀干的區(qū)塊定義很簡單，只要對齊軸線，劃出包圍所有關(guān)節(jié)的矩形即可。

四肢的情形比較復雜。四肢由兩個關(guān)節(jié)組成，研究人員使用一個傾斜的矩形來劃分四肢區(qū)塊。這個矩形的一條邊r1為平行于關(guān)節(jié)連線的直線，另一條邊r2和r1垂直，長度等于軀干對角線均值的三分之一（統(tǒng)一使用此值）。這樣我們就得到了一個矩形。

上圖為一個例子。我們可以將切分的區(qū)域表示為Rha= {p1, ..., p4}。其中，R代表區(qū)域（region的首字母），h表示這是人體的第h個區(qū)域，a表示這一區(qū)域?qū)儆趫D像xa，p1到p4為區(qū)域矩形的四個頂點，注意，這些并非關(guān)節(jié)。

仿射變換

然后，我們可以計算Rha的二元掩膜Mh(p)，除了Rha內(nèi)的點之外，其余位置的值均為零。

類似地，Rhb= {q1, ..., q4}為圖像xb中對應的矩形局域。匹配Rha與Rhb中的點，可以計算出這一部分的仿射變換fh的6個參數(shù)kh：

以上的仿射變換的參數(shù)向量kh基于原始圖像的分辨率計算，然后根據(jù)不同卷積特征映射的特定分辨率分別計算相應的版本。類似地，可以計算每個二元掩膜Mh的不同分辨率的版本。

實際圖像中，相應的區(qū)域可能被其他部分遮蔽，或者位于圖像邊框之外，或者未被成功檢測到。對于這種情況，研究人員直接將Mh設定為所有元素值為0的矩陣，不計算fh。（其實，當缺失的區(qū)域為四肢時，如果對稱的身體部分未缺失，例如右上臂缺失，而左上臂被成功檢測到，那么可以拷貝對稱部分的信息。）

對于數(shù)據(jù)集中的每對真實圖像(xa, xb)，(fh(), Mh)及其分辨率較低的變體只需計算一次。

另外，這也是整個模型中唯一與人體相關(guān)的部分，因此，整個模型可以很容易地擴展，用于解決其他可變形物體的生成任務。

仿射變換示意圖

組合仿射變換

一旦計算出人體各個區(qū)域的(fh(), Mh)后，這些局部的仿射變換可以組合起來逼近全局姿勢變形。

具體而言，研究人員首先基于每個區(qū)域計算：

然后，研究人員將其組合：

其中，F(xiàn)'0= F（未變形），可以提供背景點的紋理信息。這里，研究人員選用了最大激活，研究人員還試驗了平均池化，平均池化的效果要稍微差一點。

最近鄰損失

訓練生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡時，除了標準的條件對抗損失函數(shù)LcGAN外，研究人員還使用了最近鄰損失LNN。

LcGAN的具體定義為：

其中，帶帽子的x為生成網(wǎng)絡的生成圖像G(z, xa, Ha, Hb)。

在標準的LcGAN之外，之前的一些研究配合使用基于L1或L2的損失函數(shù)。比如，L1計算生成圖像和真實圖像之間像素到像素的差別：

然而，L1和L2會導致生成模糊的圖像。研究人員猜想，其原因可能是這兩類損失函數(shù)無法容納生成圖像和真實圖像間細小的空間不對齊。比如，假定生成網(wǎng)絡生成的圖像看起來很可信，在語義上也與真實圖像相似，但是兩張圖片服飾上的紋理細節(jié)的像素沒有對齊。L1和L2都會懲罰這樣不精確的像素級別的對齊，盡管在人類看來，這些并不重要。為了緩和這一問題，研究人員提出了新的最近鄰LNN：

其中，N(p)是點p的n x n局部近鄰。g(x(p))是點p附近的補丁的向量表示，g(x(p))由卷積過濾器得出。研究人員通過比較生成圖像和真實圖像之間的補丁表示（g()），以便高效地計算LNN。具體而言，研究人員選用了在ImageNet上訓練過的VGG-19的第二個卷積層（conv12）。VGG-19的頭兩個卷積層（conv11和conv12）的卷積跨距均為1，因此，圖像x在conv12中的特征映射Cx和原始圖像x具備相同的分辨率。利用這一事實，研究人員得以在conv1_2上直接計算最近鄰，這不會損害空間準確度，即g(x(p)) = Cx(p)。據(jù)此，LNN的定義變?yōu)椋?/p>

研究人員最終優(yōu)化了以上LNN的實現(xiàn)，使其得以在GPU上并行運算。

因此，最終的基于LNN的損失函數(shù)定義為：

將上式與LcGAN結(jié)合，得到目標函數(shù)：

研究人員將上式中的λ的值設定為0.01，λ起到了正則化因子的作用。

實現(xiàn)細節(jié)

訓練生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡時，研究人員使用了9萬次迭代，并使用了Adam優(yōu)化（學習率：2x10-4，β1= 0.5, β2= 0.999）。

如前所述，生成網(wǎng)絡的編碼器部分包含兩個流，每個流由以下層的序列組成：

CN641- CN1282- CN2562- CN5122- CN5122- CN5122

其中，CN641表示使用實例歸一化、ReLU激活、64個過濾器、跨距為1的卷積層，后同。

相應的生成網(wǎng)絡的解碼器部分由以下序列組成：

CD5122- CD5122- CD5122- CN5122- CN1282- CN31

其中，CD5122與CN5122類似，只不過額外附加了50%的dropout。另外，最后一個卷積層沒有應用實例歸一化，同時使用tanh而不是ReLU作為激活函數(shù)。

判別網(wǎng)絡使用如下序列：

CN642- CN1282- CN2562- CN5122- CN12

其中，最后一個卷積層沒有應用實例歸一化，同時使用sigmoid而不是ReLU作為激活函數(shù)。

用于DeepFashion數(shù)據(jù)集（研究人員使用的其中一個數(shù)據(jù)集，詳見下節(jié)）的生成網(wǎng)絡的編碼器和解碼器使用了一個額外的卷積層（CN5122），因為數(shù)據(jù)集中的圖像有更高的分辨率。

試驗

數(shù)據(jù)集

研究人員使用了兩個數(shù)據(jù)集：

Market-1501

DeepFashion

Market-1501包含使用6個監(jiān)控攝像頭拍攝的1501人的32668張圖像。由于圖像的低分辨率（128x64），及姿勢、光照、背景和視角的多樣性，這一數(shù)據(jù)集很具挑戰(zhàn)性。研究人員首先剔除了未檢測到人體的圖像，得到了263631對訓練圖像（一對圖像為同一人的不同姿勢圖像）。研究人員隨機選擇了12000對圖像作為測試集。

DeepFashion包含52712張服飾圖像，其中有200000對相同服飾、不同姿勢或尺碼的圖像。圖像的分辨率為256x256。研究人員選擇了同一人穿戴相同服飾但姿勢不同的圖像對，其中，隨機選擇1000種服飾作為測試集，剩余12029種服飾作為訓練集。去除未檢測到人體的圖像后，研究人員最終收集了101268對圖像作為訓練集，8670對圖像作為測試集。

定量評估

定量評估生成內(nèi)容本身是一個正在研究中的問題。目前的研究文獻中出現(xiàn)了兩種衡量標準：SSIM（Structural Similarity，結(jié)構(gòu)化相似性）和IS（Inception Score）。

然而，姿勢生成任務中只有一個物體分類（人類），IS指標卻基于外部分類器的分類神經(jīng)元計算所得的熵值，因此兩者不是十分契合。實際上，研究人員發(fā)現(xiàn)IS值與生成圖像的質(zhì)量間的相關(guān)性常常比較弱。因此，研究人員提出了一個額外的DS（Detection Score，檢測分數(shù)）指標。DS基于最先進的物體檢測模型SSD的檢測輸出，SSD基于Pascal VOC 07數(shù)據(jù)集進行訓練。這意味著，DS衡量生成圖像的真實性（有多像人）。

上為當前最先進模型，中為研究人員使用的模型，下為真實圖像

可以看到，總體而言，模型的表現(xiàn)超過了當前最先進的模型。另外，注意真實圖像的DS值不為1，這是因為SSD不能100%檢測出人體。

定性評估

研究人員同樣進行了定性評估。

可以很明顯地看出，由于采用了基于LNN的損失函數(shù)，模型顯著減少了生成圖像的模糊程度。

DeepFashion上的定性評估結(jié)果類似。

消融測試

為了驗證模型的有效性，研究人員還進行了定性和定量的消融測試。

Market-1501

上圖為在Market-1501數(shù)據(jù)集上進行的定性消融測試。第1、2、3列表示模型的輸入。第4列為真實圖像。第5列為基準輸出（不使用可變形跳躍連接的U-Net架構(gòu)，另外，生成網(wǎng)絡中，xa、Ha、Hb直接連接作為輸入，也就是說生成網(wǎng)絡的編碼器只包含一個流，訓練網(wǎng)絡時使用基于L1的損失函數(shù)），第6列DSC為使用基于L1的損失函數(shù)訓練的模型，第7列Full為完整的模型。

可以看到，研究人員提出的模型生成的圖像看起來更真實，也保留了更多的紋理細節(jié)。

研究人員在DeepFashion上取得了相似的結(jié)果。

研究人員也進行了定量的消融測試，并額外試驗了加上dropout（生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡同時應用dropout）的效果。