机器学习会议论文（二）StarGAN图像多域迁移转换

1. the address of paper
   StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
   这篇论文是CVPR2018的一篇文章，其论文的研究方向是GAN网络的图像多域迁移转换。
   
   论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf

代码地址：https://github.com/yunjey/stargan

2. the introduction of paper
   starGAN这篇论文，我觉得是一篇很有代表性的论文，类似之前的GAN网络模型，比如pix2pix,cycleGAN，这些是生成对抗网络方向，十分具有代表性的网络模型，但是有一个模型的弊端，就是只能one to one。所谓one to one的模型，比如进行黄色头发到蓝色头发的转换，但是如果我们同时需要黄色的头发进行蓝色颜色的转换，并且还需要进行表情的迁移转换，这个时候怎么办？是不是就要重新换一个模型大大增加了成本，starGAN就是实现了这种多对多的图像迁移转换。
3. the related work of paper
   GAN网络模型分为生成器和判别器两部分，starGAN中生成器的网络模型结构组成：在生成器的网络层数种类包括下采样层，残差块，以及转置卷积层
   
   判别器网络结构：判别器均是由卷积层所组成的，使用的激活函数为relu。
   
   如果使用pix2pix这样的模型，进行k个种类之间的转换，则需要k（k-1）个模型进行生成，starGAN引入了mask vector的概念，使得让判别器在识别生成器生成的图片时，不仅识别生成图片的真假，还要识别生成图片的种类，也就是生成的图片是完成了哪一个方面的迁移，并且识别图片的真假。一直使用一个生成器G。如下图中的b,使用一个G进行1-5之间的转换，因为模型的形状很像一个五角星，因此称模型为starGAN。

mask vector是一个张量其中包括了各种的图像标签，c1-c5，

4. the model
该模型结构在之前已经列出来了，本论文中所使用的数据集是celeba数据集，其中包括了hair color， gender， age， skin几方面进行输入图片的转换。均是由一个生成器进行图像的生成。以下是starGAN的整个工作流程。

输入fake image的图片，具有原有的标签，生成重构的图片，将重构后的图片再输入生成器融入目标的标签，生成fake image，由判别器进行生成的图片判别，不仅仅要判别图片的真假，还要判别图片的domain label，进行训练，一直训练到生成器所生成的图片被判别器无法识别真假。实际的训练过程如下所示;

5. the code of model

（1）残差单元代码

class ResidualBlock(nn.Module):
    """Residual Block with instance normalization."""
    def __init__(self, dim_in, dim_out):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(dim_in, dim_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.InstanceNorm2d(dim_out, affine=True, track_running_stats=True),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(dim_out, dim_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.InstanceNorm2d(dim_out, affine=True, track_running_stats=True))

    def forward(self, x):
        return x + self.main(x)

（2）生成器代码

class Generator(nn.Module):
    """Generator network."""
    def __init__(self, conv_dim=64, c_dim=5, repeat_num=6):
        super(Generator, self).__init__()

        layers = []
        layers.append(nn.Conv2d(3+c_dim, conv_dim, kernel_size=7, stride=1, padding=3, bias=False))
        layers.append(nn.InstanceNorm2d(conv_dim, affine=True, track_running_stats=True))
        layers.append(nn.ReLU(inplace=True))

        # Down-sampling layers.
        curr_dim = conv_dim
        for i in range(2):
            layers.append(nn.Conv2d(curr_dim, curr_dim*2, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False))
            layers.append(nn.InstanceNorm2d(curr_dim*2, affine=True, track_running_stats=True))
            layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
            curr_dim = curr_dim * 2

        # Bottleneck layers.
        for i in range(repeat_num):
            layers.append(ResidualBlock(dim_in=curr_dim, dim_out=curr_dim))

        # Up-sampling layers.
        for i in range(2):
            layers.append(nn.ConvTranspose2d(curr_dim, curr_dim//2, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False))
            layers.append(nn.InstanceNorm2d(curr_dim//2, affine=True, track_running_stats=True))
            layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
            curr_dim = curr_dim // 2

        layers.append(nn.Conv2d(curr_dim, 3, kernel_size=7, stride=1, padding=3, bias=False))
        layers.append(nn.Tanh())
        self.main = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x, c):
        # Replicate spatially and concatenate domain information.
        # Note that this type of label conditioning does not work at all if we use reflection padding in Conv2d.
        # This is because instance normalization ignores the shifting (or bias) effect.
        c = c.view(c.size(0), c.size(1), 1, 1)
        c = c.repeat(1, 1, x.size(2), x.size(3))
        x = torch.cat([x, c], dim=1)
        return self.main(x)

（3）判别器代码

class Discriminator(nn.Module):
    """Discriminator network with PatchGAN."""
    def __init__(self, image_size=128, conv_dim=64, c_dim=5, repeat_num=6):
        super(Discriminator, self).__init__()
        layers = []
        layers.append(nn.Conv2d(3, conv_dim, kernel_size=4, stride=2, padding=1))
        layers.append(nn.LeakyReLU(0.01))

        curr_dim = conv_dim
        for i in range(1, repeat_num):
            layers.append(nn.Conv2d(curr_dim, curr_dim*2, kernel_size=4, stride=2, padding=1))
            layers.append(nn.LeakyReLU(0.01))
            curr_dim = curr_dim * 2

        kernel_size = int(image_size / np.power(2, repeat_num))
        self.main = nn.Sequential(*layers)
        self.conv1 = nn.Conv2d(curr_dim, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.conv2 = nn.Conv2d(curr_dim, c_dim, kernel_size=kernel_size, bias=False)
        
    def forward(self, x):
        h = self.main(x)
        out_src = self.conv1(h)
        out_cls = self.conv2(h)
        return out_src, out_cls.view(out_cls.size(0), out_cls.size(1))

6. the related work
   starGAN是2018年CVPR的paper，在今年的CVPR2020已经推出了starGAN V2,在下一次可以读starGAN-vc的paper，将starGAN的方法放入语音领域，进行语音合成与转换。可以自己动手复现一下StarGAN，使用celebA的数据集进行效果复现。

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最后

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