定制人脸生成思路

1. 控制生成码 ( Z ) 的分布范围：适合粗略控制生成图像的主要特征（如性别、人种、年龄），方法简单但精度较低。
2. 特定维度特征的替换：适用于细致控制图像的特征（如皮肤颜色、发型），实现复杂，需要精确调整生成器内部特征。
3. Info-StyleGAN：结合 InfoGAN 和 StyleGAN，能够同时控制图像的多种特征，提供灵活和高质量的图像生成，但实现和训练复杂。

1. 控制生成码 ( Z ) 的分布范围

1.1 方法描述：

• 源头控制生成码 ( Z ) 的分布范围，这种方法涉及对潜在空间的操作，以控制生成图像的粗略特征。

• 通过调整潜在变量 ( Z ) 的范围和分布，可以影响生成图像的主要特征，例如性别、人种、年龄等。

1.2 具体实现

定制人脸生成需要3个神经网络，分别是Z码生成器，图片生成器，和图片分类器。它的主要思想是，针对我们想要的特定类型的图片，首先训练出一个对应的图片分类器出来，然后固定住图片生成器与图片分类器，只训练Z码生成器（C是随机向量），从而找到Z码的范围，使得通过该Z码生成的图片，能满足图片分类器的要求，即：找到z的分布使得对应y的得分值最高。

在实际模型搭建中，Z码生成器（Dense Generator）是一个256维到512维的简单全连接网络，图片生成器取用StyleGAN里面的模型，图片分类器是一个已训练好的类型分类器（譬如男/女分类器等，用CNN就能达到比较好的效果）。损失函数方面有两个组成部分，一部分是（找到z）让y的得分值越高越好，另一部分是让z的熵越大越好（即z有多样性）。由于实际的训练只需训练三个全连接层，所以epoch数无需太高。最后，每对应一个不同的图片分类器，就会训练出一个对应的Z码生成器。

1.2.1 方法一优化 取消Z码生成器，改为微调图片生成器

​ 对于某些分类器来说，训练出的Z码生成器是不太稳定的。举一个例子，如果希望指定生成黑种人或者白种人脸，上述方法可以实现，但是如果用同样的方法训练生成黄种人脸，就很难稳定生成。造成这种现象的原因是，黄种人界于白、黑种人之间，它的特点标志不清晰，因此Z码生成器很难找到一个Z码的区域，能够稳定生成黄种人脸。为了改善这一情况，我们可以考虑取消Z码生成器，改为微调图片生成器。

1. 使用图片分类器从原始数据集中挑选出目标图片（如黄种人脸），制作成新的训练集（New Dataset）。
2. 若数据集数目少，用 ADA 方法做数据增强。
3. 以 StyleGAN 的预训练模型参数初始化新数据集下的图片生成器，训练状态回复至第 10000 个 kimg 处，此时进入 1024*1024 分辨率的微调阶段，然后持续训练。
4. 展示黄种人脸生成器训练过程中的人脸迁移情况。

优点：

• 可以在生成图像的总体类别或大范围特征上进行控制。
• 实现简单，通常只需调整潜在变量的范围或分布即可。

缺点：

• 控制精度较低，无法细致地调整图像的细节特征。只能从大体上控制生成图片的类型，因为图片分类器的制作成本通常比较高（需要大量含标签数据），所以图片分类器的划分角度一般较为宽泛（譬如男/女，老/少，黑/白等），不宜过细。

2. 从生成过程中控制生成图片，特定维度特征的替换

​ 如图，真正决定StyleGAN生成图片类型的，在于控制生成网络的18个特征码（它们分别控制的特征类型已在图中标出）。于是，现在我们希望能更精细控制生成图片的类型，就可以考虑用已有图片的特征码，对其进行替换，从而让其具有被替换图片的特定特征。

一般建议替换5,6,7,8维，因为替换更低的维度会让生成效果不稳定，而替换更高的维度会让生成效果不明显。最终，多做几次尝试就能找到合适的模板以及合适的维度替换方案。

• 方法描述：

  • 在图片生成器的内部，对特定维度上的特征进行替换，将目标（模板）人脸的精细风格引入生成图像中。
  • 例如，通过调整生成器的某些层或维度，赋予生成图像特定的细节特征，如白皮肤、卷发等。

• 优点：

  • 可以控制生成图像的细致风格和特征。
  • 适用于对细节有较高要求的任务。

• 缺点：

  • 实现较复杂，需要对生成器内部的特征进行精确调整。
  • 可能需要对生成器进行大量的实验和调整。

3. Info-StyleGAN（结合 InfoGAN 和 StyleGAN）

构造一个通用模型，它能够实现所有定制化的需求。借助InfoGAN的思想，将Info信息引入StyleGAN的生成器中，构造出新的具有语义限制的生成器。

新的生成器输入info向量-c和噪音向量-z，其中c控制人脸类型，而z决定人脸样貌。生成图片X同时被传给判别器和分类器，其中判别器的作用是保证生成图片的清晰与逼真度，分类器的作用是保证生成图片的类别符合向量c的控制——因为它从生成图片中提取出一个新的向量，这个向量要与c尽可能一致，而c包含的信息仅有图像类别，所以只有生成图片也符合图像类别的情况下，提取出的向量才能与c一致，更详细的证明请参阅InfoGAN。最后分类器与判别器共用大部分参数，只保留最后几层参数不一致。

• 方法描述：

  • 通过将 InfoGAN 与 StyleGAN 结合，形成一个新的架构——Info-StyleGAN。
  • InfoGAN 通过引入信息论的概念（如信息最大化）来增强生成图像的控制能力，而 StyleGAN 提供了高质量的图像生成能力。
  • 这种方法允许使用一个模型来实现更灵活的控制，包括生成图像的类型、风格和细节。

• 优点：

  • 更通用和灵活，能够同时控制图像的多个特征。
  • 提供了细粒度的控制，并能够生成高质量的图像。

• 缺点：

  • 实现复杂，需要对两个模型的结合进行深入研究。
  • 训练和调优过程可能需要更多的计算资源和时间。

参考笔记

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