使用对抗一致性损失的无配对图像到图像转换

"这篇论文《使用对抗一致性损失的无配对图像到图像转换》(Unpaired Image-to-Image Translation using Adversarial Consistency Loss)由Yihao Zhao、Ruihai Wu和Hao Dong共同撰写，来自北京大学计算机科学与技术系。文章探讨了在缺乏一对一配对图像数据的情况下进行图像转换的挑战，并提出了一个新颖的对抗一致性损失函数来解决这个问题。传统的循环一致性损失在处理几何变化、移除大对象或忽略无关纹理时存在局限性，而该方法旨在克服这些限制，保持源图像的重要特征，并在三个具有挑战性的任务上实现了最先进的结果：眼镜去除、男性到女性的转换以及自拍到动漫的转换。关键词包括生成对抗网络和双学习等。" 论文详细解读： 无配对图像到图像转换是一个旨在发现不同图像域之间映射的视觉问题，但在许多实际应用中，获取精确的一一配对图像数据往往是困难的。传统的解决方案，如循环一致性损失，通过严格的像素级约束来确保从一个域到另一个域的转换后能回译回原始图像。然而，这种方法的一个显著缺点是它无法处理几何变换、移除图像中的大型物体或者忽略某些不相关的纹理细节。 为了克服这些问题，作者提出了对抗一致性损失这一新概念。这个损失函数不要求翻译后的图像必须回译回特定的源图像，而是鼓励翻译后的图像保持源图像的重要特性。通过这种方式，它能更好地适应场景中的几何变化，允许删除或添加对象，并且能够忽略那些对目标域不重要的纹理细节。 在实验部分，作者展示了他们的方法在三个具有挑战性的任务上的优越性能。首先，眼镜去除任务，该方法能成功地移除人像照片中的人物眼镜而不影响脸部其他特征。其次，男性到女性的性别转换任务，这涉及复杂的面部特征和风格的变化。最后，自拍到动漫的转换任务，该任务需要捕捉并再现人类面部特征到卡通风格的转换。 此外，使用生成对抗网络（GANs）是本文的核心技术，GANs通过两个神经网络——生成器和判别器之间的对抗训练，可以学习生成接近真实的新图像。同时，论文中提到的双学习策略可能也被用来提高模型的泛化能力和学习效率。 这篇文章通过引入对抗一致性损失，为无配对图像到图像转换提供了一个新的视角，解决了现有方法的一些关键局限性，提高了转换的质量和真实性。这一创新对于推动生成模型在图像处理领域的应用具有重要意义。