TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN

第六回全日本コンピュータビジョン研究会　Transformer読み会での発表資料です

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1. TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN 第六回 全日本コンピュータビジョン勉強会 Transformer 読み会 2021/04/18 kiyo (hrs1985)
2. 自己紹介 twitter : @hrs1985 Qiita : https://qiita.com/hrs1985 github : https://github.com/kiyohiro8 株式会社カブクで機械学習エンジニアをしています。 深層生成モデル、画像の変換 ゲームの強化学習 あたりに興味があります。 twitter アイコン
3. 論文の概要 TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN (https://arxiv.org/abs/2102.07074) 1. Transformer のみで GAN を構成した (CNN が非必須であることを示した) 2. アーキテクチャと学習方法を工夫することで CIFAR-10 や STL-10 で CNN ベースの GAN に匹敵する性能が出せた。 モデルは https://github.com/VITA-Group/TransGAN に公開されている ただし推論のみ
4. Generative Adversarial Models Generator はノイズ (z) から fake sample を作る Discriminator は入力された画像の real / fake を判別する
5. Attention (Transformer) と GAN CNN + Attention の GAN は Self-Attention GAN などで使われており、性能向上に寄与している 今回は Convolutional Layer を一切使わずにAttention (Transformer) のみで GAN を構成した Self-Attention Generative Adversarial Networks (https://arxiv.org/abs/1805.08318) より
6. Transformer Generator / Discriminator Generator / Discriminator ともに Transformer だけで構成されている
7. Transformer Encoder Block Multi-Head Self Attention → MLP を繋げて 1つのブロックにする Multi-Head Self Attention と MLP の前に Layer Normalization を挟む
8. Memory-Friendly Generator 画像サイズは NLP でいう文の長さ (単語数) に相当する。 32x32 の低解像度でも 1024 単語の文となってしまい Attention の計算量がかさむ。 Transformer Encoder を何回か通す → UpScaling (pixel shuffle) →これを繰り返し、目的の画像サイズまで大きくしていく ←各 pixel が NLP でいう word に相当する
9. Discriminator 画像を 8x8 のパッチに分割 →Transformer Encoder を通す →最終層で特徴を集約して real / fake 判定
10. シンプルな TransGAN Transformer の Generator はよい Transformer の Discriminator はダメ
11. データ拡張 データ拡張 (DiffAug) を導入することで IS も FID も改善
12. Self-Supervised Auxiliary Task 補助タスクとして、Generator に画像の高解像度化タスクも解かせる 低解像度画像 高解像度化された画像 MSE loss
13. Locality-Aware Initialization query 位置 (赤) に対して参照できる key の範囲を制限する 学習初期では狭く、後期では広い範囲を参照する
14. モデルサイズの効果 モデルサイズが大きいほど強い
15. 既存手法との比較 CIFAR-10、STL-10 で SoTA またはそれに匹敵する程度の性能が出た
16. 出力画像例
17. 結論 ・Transformer のみで構成された GAN である TransGAN を提案した ・学習を工夫することで CNN ベースの GAN に匹敵する性能が出せた ・今後自然言語処理分野のテクニックを取り入れることで性能向上ができるかも？
19. Network Architecture
20. 学習の計算量
21. Settings