文生图 图生图

### 文本到图像生成 文本到图像生成是一种利用自然语言描述来创建视觉表示的技术。这项技术依赖于深度学习模型，特别是那些可以理解语义信息并将其转换为像素级数据的架构。 一种常见的方法是使用生成对抗网络（GAN）。在这种框架下，存在两个主要组件：生成器和判别器。生成器负责基于给定的文字提示合成新的图片；而判别器则试图区分这些由算法产生的图像是真实的还是伪造的[^1]。 另一个值得注意的方法是扩散模型（Diffusion Models），这类模型通过逐步向输入添加噪声再逆转此过程来进行样本生成。这种方法已被证明在多种模态间转化任务上表现出色，包括但不限于text-to-image应用[^2]。 #### 示例代码片段展示如何设置一个简单的Text-to-Image GAN训练流程： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader from models import Generator, Discriminator # 假设这是自定义模块中的类 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(64), transforms.CenterCrop(64), transforms.ToTensor(), ]) dataset = datasets.CocoCaptions(root='path/to/coco/images', annFile='path/to/annotations', transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) generator = Generator() discriminator = Discriminator() criterion = torch.nn.BCELoss() # Binary Cross Entropy Loss function optimizer_g = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002) optimizer_d = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002) for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(dataloader): texts, _ = data real_images = ... # 获取真实图像张量 fake_images = generator(texts) # 使用文本作为条件生成假图像 # 更新D... optimizer_d.zero_grad() outputs_real = discriminator(real_images).view(-1) loss_real = criterion(outputs_real, torch.ones_like(outputs_real)) outputs_fake = discriminator(fake_images.detach()).view(-1) loss_fake = criterion(outputs_fake, torch.zeros_like(outputs_fake)) d_loss = (loss_real + loss_fake) / 2 d_loss.backward() optimizer_d.step() # 更新G... optimizer_g.zero_grad() g_outputs = discriminator(fake_images).view(-1) g_loss = criterion(g_outputs, torch.ones_like(g_outputs)) # 这里我们希望欺骗鉴别者认为它们是真的 g_loss.backward() optimizer_g.step() ``` ### 图像到图像生成 对于image-to-image的任务来说，目标是从源域映射至目标域内的对应关系。这通常涉及到风格迁移、超分辨率重建以及语义分割等领域的工作。 CycleGAN是一个广泛使用的无配对数据集间的双向翻译模型。它不需要成对的例子就能完成跨领域变换，并且引入了一个循环一致性损失函数以保持结构特征不变性[^3]。 另一种流行的选择是Pix2PixHD，该体系结构不仅支持高分辨率输出而且还能处理多尺度上下文信息，在建筑外观设计等方面有着出色表现[^4]。 #### Pix2PixHD 的简化实现概览如下所示： ```python class LocalEnhancer(nn.Module): def __init__(self, input_nc, output_nc, ngf=64, n_downsample_global=3, n_blocks_local=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d): super(LocalEnhancer, self).__init__() ... def train_pix2pixhd(): netG = GlobalGenerator(input_nc=3, output_nc=3) local_enhancer = LocalEnhancer(input_nc=3, output_nc=3) criterionGAN = nn.MSELoss() criterionFeat = nn.L1Loss() optimizer_G = optim.Adam(netG.parameters()) optimizer_D = optim.Adam(local_enhancer.parameters()) for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(train_loader): label_map, inst_map, _, _ = preprocess_input(data) generated_image = netG(label_map) enhanced_output = local_enhancer(generated_image) # 计算各种损失项并更新参数... ```