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解构 StyleCLIP:文本驱动、按需设计,媲美人类 P 图师

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By 超神经

 

内容一览: StyleCLIP 是一种新型「P 图法」,它结合了 StyleGAN 和 CLIP,可以仅依据文本描述,对图像进行修改和处理。

 

关键词: StyleGAN   CLIP   机器视觉

 

提起 StyleGAN 大家都不陌生。这个由 NVIDIA 发布的新型生成对抗网络, 借鉴风格迁移,可以快速生成大量的基于样式的新图像。

 

StyleGAN 学习能力强大,生成的图像也以假乱真,但是这种基于「看图」,进行学习和二次创作的方法,用的次数多了,也难免有些略显传统和保守。

 

来自希伯来大学、特拉维夫大学以及 Adobe 研究院的科研人员, 创造性地将预训练 StyleGAN 生成器的生成能力,和 CLIP 的视觉语言能力结合起来, 推出了一种全新的修改 StyleGAN 图像的方法– 由文本驱动,你「写」什幺样的要求,就生成什幺样的图像。

 

 

用 StyleCLIP 进行文本驱动操作的示例

 

第一排为输入图像,第二排为操作结果

 

每列图像下方对应驱动图像改变的文本

 

StyleCLIP 到底是何方神圣

 

StyleCLIP 顾名思义,就是结合了 StyleGAN 和 CLIP。

 

StyleGAN 通过 Image Inversion 将图像表示成 Latent Code,进而通过编辑修改 Latent Code 控制图像风格。

 

CLIP 全称 Contrastive Language-Image Pretraining,是一个用 4 亿个图像-文字对,训练出来的神经网络,可依据给定的文字描述,输出最相关的图像。

 

科研人员在论文中,研究了 3 种结合 StyleGAN 和 CLIP 的方法:

 

1、 文本引导的潜在向量优化,其中 CLIP 模型被用作损失网络。

 

2、 训练 Latent Mapper,使潜在向量与特定文本一一对应。

 

3、 在 StyleGAN 的 StyleSpace 中,把文本描述映射到输入图像的全局方向 (Global Direction),控制图像操作强度以及分离程度。

 

相关工作

 

2.1 视觉及语言

 

联合表示 (Joint representations)

 

有非常多的任务,都可以习得跨模式视觉和语言 (VL) 表示,如基于文本的图像检索、图像说明和视觉回答。随着 BERT 在各种语言任务中的成功,当下的 VL 方法通常使用 Transformers 来学习联合表示。

 

文本引导的图像生成和处理

 

训练一个符合条件的 ,从预训练编码器中获得文本嵌入,实现文本引导的图像生成。

 

2.2 Latent Space 图像处理

 

StyleGAN 的中间 Latent Space 已被证明, 可以实现大量分解和有意义的图像处理操作, 比如训练一个网络,把给定图像编码为被处理图像的嵌入向量,从而学习以端到端的方式进行图像处理。

 

图像处理均直接依据文本输入,用预先训练好的 CLIP 模型进行监督。由于 CLIP 是在数以亿计的文本-图像对儿上训练的, 因此该方法是通用的,可以在众多领域中使用,不需要针对特定领域或特定处理进行数据标注。

 

3、StyleCLIP 文本驱动的图像处理

 

这项工作探索了文本驱动图像处理的三种方式, 所有这些方式都结合了 StyleGAN 的生成能力和 CLIP 丰富的联合视觉-语言表示。

 

4、Latent 优化

 

利用 CLIP 指导图像处理的简单方法,是通过 direct latent 代码优化。

 

5、Latent Mapper

 

Latent 优化是通用的, 因为它对所有源图像-文本描述对都进行了专门的优化。 缺点是,编辑一张图像需要耗费数分钟的优化时间,而且该方法对其参数值有些敏感。

 

 

文本引导 Mapper 的架构

 

这里使用的文本提示是「惊讶」

 

不同的 StyleGAN 层,负责生成的图像的不同层次的细节

 

6、Global Directions

 

将文本提示映射到 StyleGAN 的 Style Space 中的单一的、全局的方向,该 Style Space 已被证实, 比其他 Latent Space 更具有分离性。

 

 

由「grey hair」驱动的图像处理

 

适用于不同的操作强度和分离阈值

 

阅读完整论文:

 

https://arxiv.org/pdf/2103.17249v1.pdf

 

论文作者:来自以色列高校、专注 GAN

 

论文一作 Or Patashnik 是特拉维夫大学 CS 专业的一名研究生,主要从事图像生成和处理相关项目。

 

她对机器学习、计算机图形学和机器视觉都非常感兴趣, 主要从事涉及图像生成和处理的项目,已发布数篇 StyleGAN 相关的论文。

 

 

论文作 者 Or Patashnik(左)及 Zongze Wu(右)

 

论文的另一位作者 Zongze Wu, 则是希伯来大学 Edmond & Lily Safra 脑科学中心的一名博士生, 目前主要在 HUJI  机器视觉实验室,跟随 Adobe 研究所的 Dani Lischinski 和 Eli Shechtman 教授开展项目。

 

Zongze Wu 专注于计算机视觉相关课题,如生成对抗网络、图像处理、图像翻译等。

 

根据 Zongze Wu 的简历显示, 2011-2016 年他就读于同济大学,专业是生物信息学 (Bioinformatics), 毕业后 Zongze Wu 进入耶路撒冷希伯来大学的计算神经科学专业继续攻读博士。

 

结合 StyleGAN 与 CLIP 的三种方法详解

 

据 StyleCLIP 相关论文介绍,科研人员共研发出了 3 种方法,可以将 StyleGAN 和 CLIP 进行结合, 这 3 种方法分别基于 Latent Optimization、Latent Mapper 以及 Global Direction。

 

1、基于 Latent Optimization

 

本教程主要介绍了基于迭代优化来做人脸编辑的内容,用户输入一段文本表述,得到和文字匹配的人脸编辑图像。

 

第一步  准备代码环境

 

 

第二步  参数设置

 

 

第三步  运行模型

 

第四步  可视化处理前后的图片

 

 

 

第五步  将优化过程存储为视频输出

 

完整 notebook 请访问:

 

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/rlJisxxVhhD?path=%2Foptimization_playground.ipynb

 

2、基于 Latent Mapper

 

第一步 准备代码环境

 

 

第二步  设置参数

 

 

第三步  运行模型

 

第四步  可视化处理前后的图片

 

 

 

完整 notebook 请访问:

 

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/rlJisxxVhhD?path=%2Fmapper_playground.ipynb

 

3、基于 Global Direction

 

本教程介绍了将文本信息映射到 StyleGAN 的隐空间中,再进一步修改图像的内容。用户可以输入一段文本表述,得到和文本非常匹配且具备良好特征解耦合性的人脸编辑图片。

 

第一步  准备代码环境

 

 

第二步  设置 StyleCLIP

 

 

第三步  设置 e4e

 

 

第四步  选择图片,使用 dlib 进行人脸对齐

 

 

第五步  将待编辑图片逆推到 StyleGAN 的隐空间中

 

 

 

第六步  输入文本表述

 

 

第七步  选择操纵强度 (alpha) 和解耦合阈值 (beta) 进行图片编辑

 

 

 

第八步 生成视频来可视化编辑的中间过程

 

 

完整 notebook 请访问:

 

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/rlJisxxVhhD?path=%2Fglobal_direction.ipynb

 

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完整教程传送门:

 

https://openbayes.com/console/openbayes/containers/rlJisxxVhhD

 

你也可点击 阅读原文, 访问完整教程。

 

 

https://arxiv.org/pdf/2103.17249v1.pdf

 

https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP

 

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