pixel2style2pixel（pSp）代码实现解读

分析 Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation 的代码实现

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概述

原本的代码实现：https://github.com/eladrich/pixel2style2pixel

我的修改版本：

  1. https://github.com/justsong-lab/pixel2style2pixel
  2. https://github.com/justsong-lab/pixel2style2pixel-v2

pSp 的实现

样式码输出的个数

self.opts.n_styles = int(math.log(self.opts.output_size, 2)) * 2 - 2

这样对于 1024 的输入，样式码个数为 18，对于 256 的输入，样式码个数为 14。

GradualStyleEncoder 的实现

这个就是论文中用到的 encoder。

encoder = psp_encoders.GradualStyleEncoder(50, 'ir_se', self.opts)

论文中说是 ResNet-IR，pretrained on face recognition，但我硬是找不到 ResNet-IR 的官方架构，淦。

代码中又给链接，实现是从这里拿的。

所谓的 se 是指的是在构建网络的基础块的主干分支末尾加一个 SEModule：

class SEModule(Module):
	def __init__(self, channels, reduction):
		super(SEModule, self).__init__()
		self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2d(1)
		self.fc1 = Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1, padding=0, bias=False)
		self.relu = ReLU(inplace=True)
		self.fc2 = Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1, padding=0, bias=False)
		self.sigmoid = Sigmoid()

	def forward(self, x):
		module_input = x
		x = self.avg_pool(x)
		x = self.fc1(x)
		x = self.relu(x)
		x = self.fc2(x)
		x = self.sigmoid(x)
		return module_input * x

这里的关键点在于是怎么从不同 layer 拿出 latent code 的，直接看 forward 函数就好了：

def forward(self, x):
    x = self.input_layer(x)

    latents = []
    modulelist = list(self.body._modules.values())
    for i, l in enumerate(modulelist):
        x = l(x)
        if i == 6:
            c1 = x
        elif i == 20:
            c2 = x
        elif i == 23:
            c3 = x

    for j in range(self.coarse_ind):
        latents.append(self.styles[j](c3))

    p2 = self._upsample_add(c3, self.latlayer1(c2))
    for j in range(self.coarse_ind, self.middle_ind):
        latents.append(self.styles[j](p2))

    p1 = self._upsample_add(p2, self.latlayer2(c1))
    for j in range(self.middle_ind, self.style_count):
        latents.append(self.styles[j](p1))

    out = torch.stack(latents, dim=1)
    return out

大致流程就是，

  1. 首先从指定 layer （第 6，20 和 23 层）拿中间的特征图，
  2. 对于 1024 的输入，有 18 个样式码要输出，这 18 个样式码分别有一个对应的实例化的 GradualStyleBlock， 依据三个层次的 coarse 程度，越往后这个 GradualStyleBlock 中的卷积层个数就越多。 三个特征图，分别送到对应的 GradualStyleBlock 中，每一个都对应多个。之后我们就得到了要的 latent code。

BackboneEncoderUsingLastLayerIntoW & BackboneEncoderUsingLastLayerIntoWPlus 的实现

前者直接把主干网络的输出 resize 成 512 输入到 w 空间，后者加了一层全连接层，之后 resize 成 18 * 512 输入到 W+ 空间。

forward 函数的逻辑

首先把输入图片直接扔到 encoder 里拿到 latent code。

如果选择了 start_from_latent_avg，则 code 加上之前的平均 latent code。

如果要用 style mixing，这里则借助一个 latent_mask 和 inject_latent mix 起来，

if alpha is not None:
	codes[:, i] = alpha * inject_latent[:, i] + (1 - alpha) * codes[:, i]
else:
	codes[:, i] = inject_latent[:, i]

损失函数的实现

MSE 重构损失

约束 inversion 的结果要与目标尽量接近。

loss_l2 = F.mse_loss(y_hat, y)

具体使用时可选是否要 corp：

loss_l2_crop = F.mse_loss(y_hat[:, :, 35:223, 32:220], y[:, :, 35:223, 32:220])

LPIPS 损失

类似感知损失，或者说就是感知损失？

self.lpips_loss = LPIPS(net_type='alex').to(self.device).eval()

我看了一下应该是从直接从这里把代码拷贝了过来。

具体使用时可选是否要 corp。

loss_lpips_crop = self.lpips_loss(y_hat[:, :, 35:223, 32:220], y[:, :, 35:223, 32:220])

ID 损失

输入为：

  1. x：要 invert 的图像，使用 source_transform 进行预处理，即网络的输入。
  2. y：要 invert 的图像，使用 target_transform 进行预处理，即网络的目标输出。
  3. y_hat：invert 后的生成图像。

为什么要这样搞呢？实际上对于 GAN inversion 确实是多余的，但是对于超分辨、上色等任务，我们就需要处理前后的图像。

另外对于 SketchToImage 和 SegToImage 任务，input 和 target 的数据集是不同的，其他任务是一样的：

'ffhq_frontalize': {
	'transforms': transforms_config.FrontalizationTransforms,
	'train_source_root': dataset_paths['ffhq'],
	'train_target_root': dataset_paths['ffhq'],
	'test_source_root': dataset_paths['celeba_test'],
	'test_target_root': dataset_paths['celeba_test'],
},
'celebs_sketch_to_face': {
	'transforms': transforms_config.SketchToImageTransforms,
	'train_source_root': dataset_paths['celeba_train_sketch'],
	'train_target_root': dataset_paths['celeba_train'],
	'test_source_root': dataset_paths['celeba_test_sketch'],
	'test_target_root': dataset_paths['celeba_test'],
}

具体的 transform：

transforms_dict = {
	'transform_gt_train': transforms.Compose([
		transforms.Resize((256, 256)),
		transforms.RandomHorizontalFlip(0.5),
		transforms.ToTensor(),
		transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]),
	'transform_source': None,
	'transform_test': transforms.Compose([
		transforms.Resize((256, 256)),
		transforms.ToTensor(),
		transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]),
	'transform_inference': transforms.Compose([
		transforms.Resize((256, 256)),
		transforms.ToTensor(),
		transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])])
}

train_dataset = ImagesDataset(source_root=dataset_args['train_source_root'],
							  target_root=dataset_args['train_target_root'],
							  source_transform=transforms_dict['transform_source'],
							  target_transform=transforms_dict['transform_gt_train'],
							  opts=self.opts)
test_dataset = ImagesDataset(source_root=dataset_args['test_source_root'],
							 target_root=dataset_args['test_target_root'],
							 source_transform=transforms_dict['transform_source'],
							 target_transform=transforms_dict['transform_test'],
							 opts=self.opts)

注意啊，这里设为 None 之后不是说不转换了，而且直接将 input 图像和 target 图像设置为一样的，而不是将 transforms 设置为一样的。 这点非常重要，因为 transforms 中可能有随机因素。

可以看到无论输入的尺寸如何，编码器的输入一直为 256*256，这样不会丢细节吗？毕竟部分信息在降采样过程中丢失了。

流程：

  1. 首先裁剪我们感兴趣的区域：x = x[:, :, 35:223, 32:220]，要注意，这里是硬编码！
  2. 用一个 AdaptiveAvgPool2d 来 resize 输入图像，
  3. 之后输入到预训练好的 ResNet ArcFace 之中，得到一个 512 维的向量。
  4. 之后使用这三个向量的点积构造 loss，具体如下： 
    loss = 0
sim_improvement = 0
id_logs = []
count = 0
for i in range(n_samples):
    diff_target = y_hat_feats[i].dot(y_feats[i])
    diff_input = y_hat_feats[i].dot(x_feats[i])
    diff_views = y_feats[i].dot(x_feats[i])
    id_logs.append({'diff_target': float(diff_target),
                    'diff_input': float(diff_input),
                    'diff_views': float(diff_views)})
    loss += 1 - diff_target
    id_diff = float(diff_target) - float(diff_views)
    sim_improvement += id_diff
    count += 1

return loss / count, sim_improvement / count, id_logs

moco_loss 和这个是类似的，主要区别在于换了其他特征提取器，针对物体而非人脸。

其他任务

对于其他任务，只需要更换相应的数据集，对应的 StyleGAN 生成器权重，以及对应的 transforms 即可。

这里重点说一下 transforms，

  1. 图像 encode 任务：input 图像和 target 图像相同，应用了 RandomHorizontalFlip(0.5) 来做数据增强。
  2. 人脸正面化任务：input 图像和 target 各自 RandomHorizontalFlip(0.5)。
  3. SketchToImage 任务：input 图像没有做 Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]) 的处理，而目标图像做了。
  4. SegToImage 任务：这里有个 ToOneHot 的 transform 我没看懂，无关紧要，算了。
  5. 超分辨任务：这里对 input 图像做了随机倍数的下采样，之后 resize 回 256。
  6. 上色任务：这里是我自己加的，只需要对 input 图像做一下 transforms.Grayscale(num_output_channels=3) 就好。

吐槽

  1. 没有存优化器的 state_dict，导致没办法恢复训练。
  2. 数据集路径和权重路径硬编码，除了直接改代码外不能修改，搞笑呢。

芜湖，没了 :D

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