AIGC实战——Self-Attention GAN（SAGAN）详解与实现

于 2025-10-03 08:15:00 发布
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分类专栏： 生成式人工智能从入门到实战 文章标签： 生成对抗网络 机器学习 人工智能
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AIGC实战——Self-Attention GAN（SAGAN）详解与实现

0. 前言

自注意力 (Self-Attention) 在计算机视觉(包括分类任务)中得到了广泛采用，自注意力可以帮助我们捕获图像中的重要特征，而无需在较大的有效感受野上使用深层网络。StyleGAN 非常适合生成人脸，但要根据 ImageNet 生成图像会很困难。
从某种意义上说，人脸很容易生成，因为眼睛，鼻子和嘴唇都具有相似的形状，并且在各个面孔上的位置都相似。相比之下，ImageNet 的 1000 类图像包含各种对象(例如，狗，卡车，鱼和枕头)和背景。因此，判别器必须更有效地捕获各种物体的独特特征。这就是自注意力的用武之地了。借助条件批归一化和频谱归一化，我们将实现 Self-Attention GAN (SAGAN) 以基于给定的类别标签生成图像。

1. 频谱归一化

频谱归一化是稳定生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 训练的重要方法，并且已在许多 GAN 中使用。与批归一化或其他归一化激活方法不同，频谱标准化将权重归一化。频谱归一化的目的是限制权重的增长，因此网络遵守

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