从文本生成逼真图像及超分辨率技术解析

### 从文本生成逼真图像及超分辨率技术解析 #### 1. 引言 从文本内容生成逼真的图像既引人入胜又具有实用价值，但当前的人工智能框架距离这一目标仍有很长的路要走。生成对抗网络（GAN）存在收敛失败、纳什均衡、模式崩溃和梯度消失等训练问题，导致生成的图像要么模糊，要么与给定的文本脚本不匹配。为了提高模糊图像的清晰度，可以应用图像超分辨率（SR）技术。超分辨率生成对抗网络（SRGAN）结合了SR技术，能够从低分辨率（LR）图像生成高分辨率（HR）图像。 #### 2. 相关技术概述 ##### 2.1 文本嵌入技术 - **Word2Vec**：由Google的Tomas Mikolov等人于2013年开发，是一种从内容中高效学习单个单词嵌入的简单策略。它试图根据输入文本预测单个单词，保留了文本的语言意义，但在嵌入中不维护长文本句子的顺序。 - **矩阵分解与潜在语义分析**：斯坦福的Pennington等人利用矩阵分解技术、全局文本统计的潜在语义分析（LSA）和基于局部上下文学习的Word2Vec来表示数据。 - **Visual - text pair embedding**：生成句子和图像的良好联合表示作为联合嵌入。 - **char - CNN - RNN模型**：由Reed等人于2016年开发，将文本和图像都视为联合嵌入来生成文本嵌入。该模型以自然语言文本为基础训练细粒度和特定类别的图片，在零样本图像检索方面优于现有技术。它将图像作为CNN模型的输入，文本作为RNN模型的输入，RNN模型最终输出文本嵌入向量。该技术简单易用，能生成固定大小的文本嵌入向量，并保留文本顺序，但对所有单词给予相同的重要性，不关注特定重要单词。 - **char - CNN - GRU**：Scott Reed等人于2016年使用，将特定类别句子的平均值作为文本嵌入。GRU相对于RNN的优势在于使用遗忘和更新门来传递信息，判断数据是否应传递到下一个门。 - **LSTM技术**：Hao Dong等人于2017年使用，长短期记忆网络更适合处理较长的自然语言文本序列，能将固定长度的向量序列解码为所需的句子。 - **双LSTM网络与CNN结合**：Alex Fu等人于2016年使用，通过带有遗忘门的两个LSTM网络和CNN处理正向和反向方向，帮助生成器关注提供可创建的信息，并保留不同对象之间的空间关系。 - **DAMSM**：由Tao Xu等人于2017年提出的深度注意力多模态相似性模型，使用注意力机制，除了句子级嵌入外，还开发了单词级嵌入。两种类型的嵌入都添加到网络的隐藏层中，有助于在输出图像中生成细粒度的视觉细节。 | 文本嵌入技术 | 开发者 | 年份 | 特点 | | --- | --- | --- | --- | | Word2Vec | Tomas Mikolov等人 | 2013年 | 高效学习单个单词嵌入，不维护长文本句子顺序 | | 矩阵分解与潜在语义分析 | Pennington等人 | - | 利用多种技术表示数据 | | char - CNN - RNN模型 | Reed等人 | 2016年 | 生成固定大小文本嵌入向量，保留文本顺序，不关注特定重要单词 | | char - CNN - GRU | Scott Reed等人 | 2016年 | 使用GRU传递信息，以特定类别句子平均值为文本嵌入 | | LSTM技术 | Hao Dong等人 | 2017年 | 适合处理长自然语言文本序列 | | 双LSTM网络与CNN结合 | Alex Fu等人 | 2016年 | 处理正反向信息，保留对象空间关系 | | DAMSM | Tao Xu等人 | 2017年 | 使用注意力机制，开发单词级和句子级嵌入 | ##### 2.2 生成图像模型 - **变分自编码器（VAEs）**：使用概率图形模型来扩展信息概率的下界，能有效推断潜在变量，但生成的图像质量较差，图像模糊，不适合需要清晰图像的任务。 - **自回归模型（如pixel RNN）**：学习由模型结构施加的像素之间的显式分布。训练过程简单直接，似然性可处理，但图像序列生成过程缓慢，生成的图片质量也不太好。 - **生成对抗网络（GANs）**：在创建清晰合成图像方面开创了新的局面，能够创建各种对象的逼真图像，如卧室、鸟类、花朵、人脸等。与VAEs和自回归模型相比，GAN架构在生成清晰图像方面表现出色。然而，GANs训练困难，存在模式崩溃、梯度消失和收敛失败等问题。为了解决这些问题，Martin Arjovsky等人于2017年提出了Wasserstein GAN（WGAN），使用梯度裁剪来确保在反向传播时梯度不会有显著更新，训练比Vanilla GAN更稳定，作者将判别器阶段的训练次数设置为生成器阶段的五倍。Ishaan Gulrajani等人于2017年使用Wasserstein距离和梯度惩罚训练GAN（WGAN - GP）以消除GAN训练问题，但训练速度较慢，因为它也使用梯度来更新权重。 ##### 2.3 图像超分辨率技术 - **预测方法（如双三次插值）**：是单图像SR（SISR）的主要策略之一，速度快，但生成的像素排列具有过于平滑的纹理。 - **基于CNN的图像超分辨率**：Chao Dong等人于2016年开发，先将图像进行双三次插值上采样，然后将上采样后的图像作为CNN的输入，生成高分辨率图像。 - **边缘导向SR技术与梯度轮廓结合**：Tai等人于2010年提出，在保持边缘问题的同时重建合理的纹理信息。 - **基于残差块的图像SR技术**：Christian Ledig等人于20