飞桨 StarGAN-v2 论文心得

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StarGAN-v2是基于pytorch的图像到图像转换网络，扩展了样式转换功能，提高了多样性。网络由生成器、映射网络、样式编码器和判别器组成。损失函数包括对抗损失、样式重建、样式多样性和循环一致性损失。通过FID和LPIPS等指标评估模型效果，展示在CelebA-HQ和AFHQ数据集上的出色性能。

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官方pytorch代码实现

Github

 

StarGAN-v2是一个可以实现图像到图像转换的GAN网络，前身是StarGAN.

相较于前作，功能上的一个不同是在同一个域的情况下添加了“样式”的转换，而之前的StarGAN做了域的转换，而样式没有变化，见下图(A)

图中D, E, F为StarGAN-v2在StarGAN baseline之上逐步添加样式转换的效果。可以看出，StarGAN-v2的多样性远大于前作StarGAN。

 

概念解释

在论文的介绍中，给出了域（domain）和风格（style）的定义。

  • 域：一个图像集合，其中的图片可以被分类为同一种具有视觉区分度的类型。
  • 风格：每个图像具有的独特外观。

 

网络模型

StarGAN-v2网络由四个模块组成：Generator（生成器），Mapping network（映射网络），Style encoder（样式编码器），Discriminator（判别器）

 

Generator（生成器）

生成器将输入图像x转换为输出图像：G(x; s)

其中s为样式编码，由映射网络F生成或者由样式编码

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