论文阅读记录 1-50篇 20190410-20200316

1. 2020-3-16
   StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains
   Mark 多域instan-level style transfer
   （1）为了做多域，D没有用ACGAN，而是输出了多对real/fake，看是不是这一类的。很有创意的想法。（2）编码从两种情况来，一种是先验高斯分布，经过一个Fcn来，Fcn输出了很多编码，用于支持不同类。另一种是E输出了很多类的style。（3）G输入图片和一个风格编码，类别隐式嵌在风格编码中。风格编码会进行生成-编码重构。图像也会做二次重构。而且风格用AdaIN嵌入（4）为了让不同编码图片尽可能diverse，惩罚了两种编码生成后的距离。这个惩罚项没有最优解，所以衰减于前5W轮。很牛逼的想法。（5）开了个AFHQ数据集，包括dog,cat, wildlife
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers instance-level style transfer
   
   

2. 2020-3-15
   Image-to-image translation via group-wise deep whitening-and-coloring transformation
   Mark GDWCT CVPR2019 instance-level strly transfer，和MUNIT、DRIT在一个任务上
   两方面：（一）整体结构方面，四个encoder，两个decoder，两个D。交换两次，图像上一次重构、二次重构，风格编码和content编码也重构。（二）提出GDWCT，主要贡献。decoding之前，在网络结构上把style encoding 搞进到content encoding去。很硬核。WCT原理大概是先whitening，把content特征层进行channel维度归一，也即均值维度是channel数。再coloring，通过矩阵变换让特征层的协方差与一个style matrix一致，再加上style给的一个均值。由于这么搞参数是$C^2$，这个过程如果不再channle上进行，而把channel分解成多个group，再每个group上进行，那么参数量是$(C/G{)}^2\times G$. 这就是DGWCT。另外，这个过程是通过一个0到1之间的系数，分多步(hop)完成的，每一步的style参数还不一样。强的一批。原文细节大概一页，值得看
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers instance-level style transfer
   
   
   
   

3. 2020-3-15
   A Unified Feature Disentangler for Multi-Domain Image Translation and Manipulation
   NIPS2018 multi-domain 人脸 轮廓 图画，disentangle UFDN
   把不同domain解到同一个隐空间，然后加上domain vector，进行generator。loss方面：（1）隐空间vae一套。（2）用一个$D_v$去根据隐编码E(x)辨识domain，encoder学着不让$D_v$分辨出来。有点像fadernetwork。（3）ACGAN.这里的$D_{cls}$同时训练了生成图片，类似原始ACGAN中用info的部分。（ablation study说去掉（2），domain vector直接挂掉，有点奇怪，猜测可能是info的原因）。该方法也用于unsupervised domain adaptation(uda)
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised multi-domain
   
   
   

4. 2020-3-14
   PairedCycleGAN: Asymmetric Style Transfer for Applying and Removing Makeup
   CVPR2018 instance-level makeup
   和GeoGAN有点像，添加有source，删除没source。交换两次实现对偶重构，保持风格。一个亮点是用判别器判断两张脸是否同样的style，为了造真实数据集，generate a synthetic ground-truth by warping the reference makeup face to match the detected facial landmarks in the sorcue fae x. （我不太懂这个是怎么做到的）。为了做512高分辨率，G只负责局部生成（眼睛、嘴唇、皮肤）。G没有用U-Net、STN，而使用了DilatedResNet，认为DRN utilizes the high-resolution feature mapes to preserve image details.
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised Instance-level
   
   

5. 2020-3-14
   XGAN: Unsupervised Image-to-Image Translation for Many-to-Many Mappings
   ICML2018 人脸到卡通，对标CycleGAN和UNIT
   和UNIT有点像，两个Encoder，两个Decoder。把两个域都映射到同一个隐空间。loss有5个。（1）一次重构。（2）对抗训练，用于混淆隐编码来自哪个类。（3）为了保持不同域的语义内容一致，最小化$||e_1(x)-e_2(d_2(e_1(x)))||$，这里没有直接从隐空间采样，而是从$e_1(x)$来了，原文似乎也没有对隐变量给先验分布。（4）两个域两个判别器，对抗训练。（5）让人脸的隐变量解到一个先验知识上，这里先验知识用的是FaceNet的特征层。（*）不同域encoder的最后两层，decoder的前两层share了。（*）作者承认，loss（3）和（4）可以理论上代替（2），但是（2）在训练初始让不同域编码更一致。此外，提供了CartoonSet Dataset
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised general
   
   

6. 2020-3-14
   RelGAN: Multi-Domain Image-to-Image Translation via Relative Attributes
   ICCV2019 多属性语义级人脸编辑。对标StarGAN和AttGAN
   （1）类似STGAN的类别相减信号，没有用ACGAN属性分类，而是引入了一种$D_{Match}$，判断$[x,x^{\prime }orG(x,v),v]$三元组是否是真实的，有想法，但问题是$x$和$x^{\prime }$不是成对的，而$x$和$G(x,v)$是成对的，不会出问题吗？（2）为了支持程度interpolation，引入$D_{Interp}$预测程度$\hat{\alpha }=min(\alpha ,1-\alpha )$. $D_{Interp}$希望把二值编辑置0，而中间编辑置$\hat{\alpha }$，$G$学着把中间编辑判成0，很有亮点！最后引入1次和2次重构。实验超级充分。
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised Multi Attribute
   
   
   
   
   

7. 2020-3-13
   Toward Learning a Unified Many-to-Many Mapping for Diverse Image Translation
   PR2019 多域无监督，multi-modal InjectionGAN
   和STD-GAN的想法很像啊，但是E没有和D去share，也没有分removing和adding两步。所以这个E提了很多全局的东西。定量实验做的很多。正态分布KL约束Latent。且Encoder重参数化有扰动
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised Multi Attribute
   
   

8. 2020-3-12
   SingleGAN: Image-to-Image Translation by a Single-Generator Network using Multiple Generative Adversarial Learning
   ACCV2018 多域无监督转换
   一个G，多个D。G和StarGAN类似，但是z是one-hot编码，（类似于一个属性的多种取值），而且没有直接concatnate，而使用了central biasing IN(CBIN)来影响x。D不分类，搞了多个。有二次重构。Many-to-many translation随机挑两个类互转。本文还做了one-to-one domain translation with multi-modal mapping. 类似VAE，引入隐变量c，比较神奇的是，用了VAE中的KL散度约束c高斯分布，而且用了c和E(G(x,c))的重构，这一点很有启发性.
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised Multi Attribute
   
   
   

9. 2020-3-12
   ComboGAN: Unrestrained Scalability for Image Domain Translation
   CVPRW 2018 CycleGAN的多域扩展
   把CycleGAN中的生成器拆成E和G两块。多个Encoder都编码到同一个隐空间z。多个Generator负责各自类别的生成。loss和CycleGAN保持一致。将模型数量从$\mathcal{O}(n^2)$降到$\mathcal{O}(n)$
   https://github.com/lzhbrian/image-to-image-papers Unsupervised Multi Attribute
   
   

10. 2019-9-22
    Unsupervised Eyeglasses Removal in the Wild
    arXiv1909 Mark Instance Level Editing眼镜的增删
    和之前Kim的那篇类似，将眼镜风格和身份解出来。创新点在于用一个矩形Mask盖住眼镜区域，然后去解身份，并希望能用两个向量复原整张原图。
    特定风格，师兄推荐
    

11. 2019-8-14
    MaskGAN: Towards Diverse and Interactive Facial Image Manipulation Cheng-Han
    arXiv1907 Mark 提供CelebAHQ-Mask数据集，做Instance Level Editing。接收一张原图It、其mask Mt、另一张mask Msrc。改变It使其符合Msrc。Loss包括CGAN、Perceptual Loss D、Perceptual Loss VGG。Stage-I 进行重构训练，当该模型用于推断的训好后，Stage II利用VAE模拟人对mask的修改，得到两张M_outer和M_inter，利用Stage-I的网络生成两张图片I_outer和I_inter；并训练一个网络进行Blend来辅助生成网络的训练，GT为原图。Loss同上。牛逼啊！！！
    特定风格
    

12. 2019-5-28
    Eye In-Painting with Exemplar Generative Adversarial Networks
    arXiv1712 略读。眼睛inpainting，有exampler。exampler解出风格编码，和mask之后的input image z一块生成结果，有groundtruth可以计算。真实图片的风格向量c与C(G(z,c))重构，G(z,c)与x重构。注意为了得到眼睛风格，C把单眼作为输入，输出128维，两个眼睛256维。
    眼睛特定风格
    

13. 2019-5-28
    Geometry Guided Adversarial Facial Expression Synthesis
    MM2018 示例级表情编辑 用脸部特征点指导表情变化，两个G，一个加表情，一个去表情。pair的数据，D分有表情和无表情两个，各自接收三张图，pair的一对图，和一张有表情的特征点图。用PCA对特征点对于自然表情的偏移进行降维编码表示，将降维后编码作为instance表情风格。貌似也可以直接操控特征点，改变脸部动作。
    Instance level
    

14. 2019-5-28
    ST-GAN: Unsupervised Facial Image Semantic Transformation Using Generative Adversarial Networks
    ACML2017 无监督属性编辑，InfoGAN原理。创新点：1、训练了E，用[z, c]的重构，用[z, c]生成的x’和重构x’'之间的perceptual loss。两项loss训练E。2、提出LST-GAN，用人给的局部Mask，得到x_local，送到D解c，希望InfoGAN能关注到局部属性上。
    关注了一波一作
    

15. 2019-5-28
    Sparsely Grouped Multi-task Generative Adversarial Networks for Facial Attribute Manipulation
    arXiv1805 半监督人脸属性编辑。和StarGAN类似，相比StarGAN，dual rec用了x-x0-x1和x-x1. 估计是为了考虑x无label的情况。将无label的x送入生成器后，生成所有y对应的图片，以训练G条件编辑。 提出了Adapted Residual Image Learning，将Residual image没有直接相加，而是concat之后过conv。
    很早看过一遍，人脸相关
    

16. 2019-5-14
    UNSUPERVISED CROSS-DOMAIN IMAGE GENERATION
    ICLR2017 早期unpaired I2I G是一个target域的Autoencoder，把Source域的图片也直接送进来。对抗损失是三分类；D将target当作第3类，G(target)和G(source)分别当作第2类和第1类；G学习将G(target)和G(source)判为第3类. DTN
    经典文章
    

17. 2019-5-14
    One-Sided Unsupervised Domain Mapping
    NIPS2017 Unpaired I2I. 提出DistanceGAN。只从A域转换到B域；而不用反过来。Distance Constraints: 两张A域图片距离远，那么它们在B域的距离也应该远。还可以直接用一张图片对半切分，进行转换后的距离评价。
    经典文章
    

18. 2019-5-14
    Spatially Controllable Image Synthesis with Internal Representation Collaging
    arXiv1811 Mark 两张图片的融合，局部融合。在feature map上进行局部交换。还提出了sCBN（Spatial Conditional Batch Normalization As）。但在真实图片上做交换，貌似需要一个invert encoder。可能要补看一下。
    来源忘了
    

19. 2019-5-14
    Texture Deformation Based Generative Adversarial Networks for Face
    Editing
    arXiv1812 略读。Facial Attribute Editing。将人脸分解为Shading、Albedo、Deformation。然后对Texutre做编辑（把Texture当作类似stargan的输入）。分阶段训练，第一阶段训Intrinsic Deforming Autoencoder (DAE)；第二阶段类似训StarGAN。分辨率64
    ELEGANT被引
    

20. 2019-5-13
    Show, Attend and Translate: Unpaired Multi-Domain Image-to-Image Translation with Visual Attention
    arXiv1811 StarGAN+SaGAN，灌水文章；属性信号用了1-0和0-1；属性输入放到了residual开头。
    来源忘了
    

21. 2019-5-13
    Attribute-Guided Sketch Generation
    arXiv1901 略略读。给人脸加眼镜，然后再生成轮廓。（奇怪的任务）提出了W-Net；看不懂的weight-share
    来源忘了
    

22. 2019-5-13
    Exploring Explicit Domain Supervision for Latent Space Disentanglement in Unpaired Image-to-Image Translation
    arXiv1902 略读提出DosGAN。Instance-level facial attribute editing。预训练一个Domain分类器，用分类器的倒数第二层作为风格编码。D的条件输出端没有用ACGAN，而是用D预测风格编码作为监督信号。感觉效果一般
    来源忘了
    

23. 2019-5-13
    LADN: Local Adversarial Disentangling Network for Facial Makeup and De-Makeup
    arXiv1904 略读 提出LADN。Exampler Makeup。content和style分离，用特征点选了几个局部进行Discriminator；用Laplacian Filter进行带权重的不平滑惩罚；并保持生成图片与Warp的伪Ground Truth在Laplacian feature map上一致。用到了SpectralNorm
    来源忘了
    

24. 2019-5-13
    Homomorphic Latent Space Interpolation for Unpaired Image-to-image Translation
    CVPR2019 强烈Mark。 Facelet的续作。可以实现instance level的编辑。也是在特征空间interpolation。作者说训练Encoder时VGG的knowledge guidance loss很有用。还有Homomorphic loss。
    同作者找的
    

25. 2019-5-13
    Semantic Component Decomposition for Face Attribute Manipulation
    CVPR2019 Facelet的续作。提出SCNet。除了预测9个改变量V外，还预测了9个mask。最后由这些mask*Δ加起来得到最终的改变量。很有想法的文章。resolution448。
    来源忘了
    

26. 2019-5-12
    Biphasic Learning of GANs for High-Resolution Image-to-Image Translation
    arXiv1904 略读，没有读实验部分。超分辨率编辑。先训低分辨率，teacher discriminator提供权重。LSGAN；ACGAN；Mutual perceptual information；训一个UV预测器，并进行类似ACGAN中分类器那样，保证生成图片的UV被预测的于原图一致。网络结构类似ACGAN，高分辨率时对网络结构进行增添。
    He老师的文章
    

27. 2019-5-12
    Attention-Guided Generative Adversarial Networks for Unsupervised Image-to-Image Translation
    IJCNN2019 和SAGAN类似，提出AGGAN。multi attribute。在mask上引入total variance；为了限制编辑，约束了编辑后到原图的距离；比较奇怪的是在判别的时候引入了Attention-Guided Discriminator，问题是mask没有对应的ground truth啊，真实样本又没有正确的mask（原文第4页左栏）。看Ablation Study也不明显
    来源忘了
    

28. 2019-5-12
    Dual Generator Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
    ACCV2018 和StarGAN类似，提出$G^{2}GAN$。有几点很奇怪：生成和rec用了两个不同的G；提出了color consistency loss，不知道和传统L1有啥区别。用SSIM惩罚dual rec。Conditional Id Preserving Loss其实就是id rec。
    来源忘了
    

29. 2019-5-12
    Exemplar Guided Unsupervised Image-to-Image Translation with Semantic Consistency
    ICLR2019 Image Translation with style guider. 和MUNIT在一个任务下,Instance-level。 EGSC-IT (也简称EG-UNIT)
    AdaIn+Attention. AdaIn+Attention。Feature Mask解出Spatial Attention。$x_A$经过$E_A$应该最终被解到一个先验分布上。（1）$E_A$和$G_A$组成一对VAE约束，同时给上往另一个域转得GAN的约束。两个域对偶重构约束（应该是这样，看的比较含糊，看上去是一个UNIT）。（2）另外约束了转域时的perceptual loss和gram 矩阵，实现style transfer的约束。（3）mask和adain组到一块去了，比较神奇。
    网站查到
    
    
    

30. 2019-5-11
    Conditional Image-to-Image Translation
    CVPR2018 instance level editing. 提出cd-GAN，和Kim那篇非常像，但是两个域都做了交叉交换。而且independent vector和style vector都进行了重构。dual rec的时候用原图的independent vector进行重构，没有用第二次解出来的做交换。图像分辨率64.（这样做的问题是，会不会信息全部跑到i当中，s为一个定值；而且从实验结果看会改变背景）
    来源忘了
    

31. 2019-5-11
    Coupled Generative Adversarial Networks
    NIPS2016 multi modal生成。用一个的noise生成两个不同域的图片（例如一个戴眼镜的和一个不带眼镜的，其他一致）。共享G的前层参数和D的后层参数。D末引入一个分类softmax后也可以做domain adaptation。
    经典文章
    

32. 2019-5-11
    BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network
    MM2018 Makeup 依据示例图片的lipstick, eye shadow, face进行指导。Perceptual Loss保持身份，Adversarial Loss保持真实，dual rec重构。用原图与ref图片进行局部histogram matching后的结果，作为风格特征的ground truth引入风格loss。
    Learning to discover cross-domain relations with generative adversarial networks被引
    

33. 2019-5-10
    Style Separation and Synthesis via Generative Adversarial Networks
    MM2018 Style和Content分离，属性无关。用Perceptual loss和Gram分别约束content和style。Encoder出half style vector和half content vector。Reconstruction+Adversarial+TotalVariance
    GeneGAN被引
    

34. 2019-5-07
    A Closed Form Solution to Natural Image Matting
    CVPR2008 （没看完和懂！！！）Mattin Laplacian分割，利用局部窗口线性最小二乘。依据一个小的guide区分前景背景。
    Deep Photo Style Transfer和Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary用到。
    

35. 2019-5-05
    The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric
    arXiv1801 提出了LPIPS相似性评估指标，一种用2AFC(2 alternative forced choice)和JND(just noticeable difference)作为label的数据集训练的channel weighted的perceptual loss. 提出了一个新数据集。
    BicycleGAN被引.
    

36. 2019-5-03
    Toward Multimodal Image-to-Image Translation
    NIPS2017 BicycleGAN. paired translation. 一张A域图片转换成多张B域图片。结合VAE-GAN和InfoGAN。（VAE-GAN看上去像是两个对偶的感觉，能不能把VAE-GAN用在我的想法里？）
    Attribute Guided Unpaired Image-to-Image Translation with Semi-supervised Learning被引，经典文章
    

37. 2019-5-02
    Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
    NIPS2017 unpaired translation. 两个Encoder和两个Generator组成两套VAE，两个D和Generator组成GAN。映射到一个隐空间Z。Dual Reconstruction。两个E和G之间浅层参数共享。
    MUNIT的前置
    

38. 2019-5-02
    Attribute Guided Unpaired Image-to-Image Translation with Semi-supervised Learning
    arXiv1904 半监督人脸编辑；把unlabel的图片用于adv训练和原图进行生成。解绑content和style，content和style之间用FaderNetwork解绑；生成器使用AdaIn。（感觉这个方法贼绕）
    He师兄推荐
    

39. 2019-4-25
    Deep Photo Style Transfer
    CVPR2017 realistic style transfer，经典文章。在Gatys的基础上，引入Matting Laplacian正则使得输入到输出的transformation在局部颜色空间映射（需要细看Matting Laplacian原文）；用Mask之后的原图和风格图算Gram Loss，使得对应语义内容进行风格迁移。
    STGAN中Matting Laplacian内容被引
    

40. 2019-4-23
    STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing
    CVPR2019 Multi semantic level facial attribute editing. 在u-net中利用gru改进后的STU单元，实现可控skip connect。结构类似attgan。bald效果好。
    AttGAN He师兄推荐
    

41. 2019-4-22
    Disentangling Multiple Conditional Inputs in GANs
    KDD2018 workshop 服装生成，解绑颜色、形状、纹理。这里纹理为手工Matting Laplacian特征
    DNA-GAN被引
    

42. 2019-4-19
    Disentangling Factors of Variation with Cycle-Consistent Variational Auto-Encoders
    ECCV2018 学习解绑VAE，x和z都有cycle，将生成的同类别变量s进行交换，保持原图。不明白为什么不直接优化同类别两个s之间的距离，以及这样会不会信息全部跑到z中去？
    DNA-GAN被引
    

43. 2019-4-18
    Learning Latent Subspaces inVariational Autoencoders
    NIPS2018 形式化非常漂亮。用类似VAE的变分推断方式优化x、y出现的概率。可以用于生成多风格。（有的形式化没看懂，要是有代码就好了）
    ELEGANT的被引
    

44. 2019-4-16
    Class-Distinct and Class-Mutual Image Generation with GANs
    arXiv1811 提出新问题，穿插于类别标签中的真实类，如何进行生成。改进ACGAN的输入采样方式，利用ACGAN求输入、输出（y的给定数据集标签下的后验）之间的KL散度优化生成器的生成分布。
    dtlc-gan的近期自引
    

45. 2019-4-15
    Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks
    ICLR2018 WGAN-GP的改进 深入层中，对层的参数矩阵求最大特征值，找最大的梯度可能进行惩罚 原文指出该方法易于实现 （没太看懂，太偏理论）
    Label-Noise Robust Generative Adversarial Networks一文中发现该方法

46. 2019-4-15
    Improving the improved training of Wasserstein GANs: A consistencyterm and its dual effect
    ICLR2018 CTGAN WGAN-GP的改进 探测真实样本附近的两点斜率
    Label-Noise Robust Generative Adversarial Networks一文中发现该方法
    

47. 2019-4-12
    Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN、
    ACPR2017 漫画上色 U-net存在问题，容易短路 所以用两个decoder进行指导
    结构图画的漂亮、内容有趣
    

48. 2019-4-12
    Label-Noise Robust Generative Adversarial Networks
    arXiv1811 类别标记有误的条件生成 cGAN和AC-GAN连接类别转移矩阵
    dtlc-gan的近期自引
    

49. 2019-4-11
    Learning compositional visual concepts with mutual consistency
    CVPR 2018 cycle-gan的扩展
    CFGAN的被引
    

50. 2019-4-10
    High-resolution image synthesis and semantic manipulation with conditional gans
    CVPR 2018 层级结构 高分辨率图像生成 能修改其中instance的风格
    CFGAN的被引
    

最后

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