利用预训练模型提升GAN训练效果

"集成现成模型改进GAN训练" 在计算机视觉领域，生成对抗网络（GANs）已经成为图像合成和视觉识别的重要工具。然而，传统的GAN训练通常从零开始，不利用预训练的视觉模型。本研究探讨了如何利用大规模预训练的计算机视觉模型来提升GAN的训练效果。 GANs由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分构成，它们通过对抗性的训练过程相互促进，生成器试图创造出逼真的图像，而判别器则尝试区分真实图像和生成器产生的假图像。尽管GANs在图像生成上取得了显著的进步，但它们的训练过程仍然存在挑战，如模式塌陷和训练不稳定等。 研究者发现在GAN的判别器中集成预训练的计算机视觉模型可以显著提高其性能。这些预训练模型，如VGG-16、Swin Transformer和Vision Transformers（ViT），在大规模数据集上经过充分训练，已经学会了丰富的视觉特征，这可能有助于判别器更好地理解并区分真实和伪造的图像。研究中提出了一个有效的方法，通过检测预训练模型嵌入空间中真实和虚假样本的线性可分性，选择最精确的模型，并逐步将它们加入到训练集成中。 实验结果表明，这种方法在数据有限和大规模设置下都能改进GAN的训练。即使只有10,000个训练样本，该方法在LSUN-CAT类别上的FID（Fréchet Inception Distance）得分与使用160万个图像训练的StyleGAN2相当。在完整数据集上，对于LSUN的猫、教堂和马类，该方法提升了FID分数，最多达到2倍的改进。 这一发现揭示了预训练视觉模型的潜在价值，它们可以作为知识源来辅助生成模型的学习。这为未来GAN训练提供了一个新的方向，即利用预训练的视觉识别模型来增强生成器和判别器的能力，尤其是在数据有限的情况下。此外，由于预训练模型的选择对性能有显著影响，因此，选择和整合最合适的模型是优化GAN训练的关键。 这项工作为GAN训练引入了一种新的策略，即通过集成预训练模型来增强判别器的性能，这不仅可以改善生成图像的质量，还有助于解决GAN训练中的稳定性问题。这表明，预训练的计算机视觉模型的集体知识确实可以用于改进GAN的训练，为未来的生成模型研究开辟了新的道路。