DragGAN:interactive point-based manipulation on the generative image manifold

AI绘画可控性研究与应用清华美院课程的文字稿和PPThttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczNjQ2OQ==&mid=2247484794&idx=1&sn=3556e5c467512953596237d71326be6e&chksm=97d7f580a0a07c968dedb02d0ca46a384643e38b51b871c7a4f89b38a04fb2056e084167be05&scene=21#wechat_redirectGAN“家族”又添新成员——EditGAN，不但能自己修图，还修得比你我都好 - 知乎作者 | 莓酊，链接： GAN新成员EditGAN 欢迎关注 @机器学习社区，专注学术论文、机器学习、人工智能、Python技巧首先想让大家猜一猜，这四张图中你觉得哪张是P过的？小编先留个悬念不公布答案，请继续往下看。生…https://zhuanlan.zhihu.com/p/435400695StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery 阅读笔记 - 知乎论文：StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery code: https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP 效果：由于StyleGAN、StyleGAN2在生成图像上的优秀表现，越来越多的paper基于styleGAN来对图像…https://zhuanlan.zhihu.com/p/368134937https://ai.plainenglish.io/draggan-an-interactive-point-based-manipulation-technique-for-deep-generative-models-343c9be6cf6ehttps://ai.plainenglish.io/draggan-an-interactive-point-based-manipulation-technique-for-deep-generative-models-343c9be6cf6eAI 图像编辑技术 DragGAN 问世，该技术有哪些亮点功能值得关注？ - 知乎出品人：Towhee 技术团队作者：张晨DragGAN介绍合成满足用户需求的视觉内容往往需要对生成对象的姿势、…https://www.zhihu.com/question/602358712/answer/3045167594

DragGAN主要还是应用于图像编辑领域，在图像编辑领域之前有代表性的可控生成的作品包括editgan和styleclip，前者是通过分割图去定点控制生成图，后者是通过文本来实现控制，DragGAN将控制的方式变成了人工交互，通过点移动的方式，draggan的理论框架：点在图像空间中的移动对应于GAN的潜在空间中的移动，利用这一观察结果，制定了一个优化问题，旨在最小化用户输入和生成的图像之间的差异，该优化问题通过一种基于梯度的方法解决，该方法调整GAN的latent code以匹配用户的输入。DragGAN包括三个步骤，初始化：将用户输入映射到GAN的潜在空间中，跟踪涉及跟踪用户输入点在图像上的移动，优化涉及调整GAN的latent code已匹配用户输入。

1.abstract

生成对象的姿态、形状、表情和布局通常需要灵活和精确的可控性，现有的方法通过手动注释的训练数据或3D模型获得GAN的可控性，本文控制GAN的方式，即以用户交互的方式控制图像中的点，以精确达到目标点（sam中提供了点，框，mask和text），为了实现这一点，draggan由两个部分组成，1.基于特征的运动监督，驱动控制点向目标位置移动，2.一种新的点跟踪方法。

2.introduction

理想的可控图像合成应具备以下特点：1.灵活性，能够控制生成物体的不同空间属性，包括位置，姿态，形状，表情和布局；2.精度，它应该能高精度的控制空间属性；3.普遍性：能用于不同的对象类别，但不局限于某个特定类别。

文本引导合成，在空间属性编辑上，文本引导缺乏精度和灵活性，无法将对象移动特定数量的像素，本文允许用户在图像上点击任意数量的处理点和目标点，目标是驱动处理点达到相应的目标点，这种基于点的操作允许用户控制歌各种空间属性，并且与对象类别无关。

GAN的高保真，EditGAN不是对条件分布进行建模，而是通过寿险建模图像和分割图的联合分布，然后计算与编辑分割图相对应的新图像来实现定性编辑。UserControllabeLT。扩散模型在文本输入下可以实现丰富的图像，然后文本无法对图像进行细致的控制，因此受到高级语义编辑的限制。

DragGAN解决了两个问题，1.监督处理点向目标点移动，2.跟踪点移动。我们的技术建立在一个关键的观察上，即GAN的特征空间足够有区别性，可以实现运动监督和精确点跟踪，具体而言，通过一种shifted feature patch loss优化latent code，每次优化都会使处理点跟接近目标，在特征空间中执行最近邻搜索来进行点跟踪，这个过程不断重复，直到handle点到达目标点，还允许用户选择特定的区域进行编辑，不依赖任何额外的网络，在大多数情况下，在单个RTX 3090上一张图只需要几秒，其实也挺慢的。与传统的应用于图像上的变形warm操作不同，draggan的变形操作是作用在latent code上的，再通过latent code反演（生成器）到图像上。

在视频中跟踪点的方法是通过连续帧之间的光流估计来实现。RAFT通过迭代计算估计光流，PIPs考虑了做个帧之间的信息，更好的处理长距离跟踪。本文在GAN生成的图像上进行点跟踪时，不需要任何神经网络，GAN的特征空间具有足够的区分度，可以通过特征匹配来简单的实现跟踪。

3.方法

stylegan，一个512维latent code通过mapping network被映射到一个中间潜在编码w，再将w送到生成器的不同层中来控制不同的属性。stylegan是后续几乎所有的可控图像编辑的pipeline，因为在产生的潜空间w被送入到不同生成器的层中认为可以改变生成图像的对应属性，stylegan的两个最主要的贡献，1.产生了latent space w，2.将w放入到生成器中每层结构中，真实数据不是高斯，输入是高斯，很难匹配起来，w是隐变量空间，可以是任意的空间，更好的匹配真实数据。

3.1 interactive point-based manipulation

红色是处理点，蓝色是目标点，运动监督，使用handle点向目标点移动的损失来优化latent code w，经过一次优化，得到一个新的latent code w‘和一个新的图像I‘，更新会导致图像中物体轻微移动，从复现代码看，是进行一次梯度优化就进行一次点追踪，运动监督仅将每个控制点向其目标移动一小步，但确切步长不知道，取决于复杂的优化过程，或者理解成使用梯度优化从w中找到一个合适的路到w'，而w’即是图像上满足要求的图，找到了分布中和图对应的映射关系，损失之所以在图像层面是因为好算，在图像层面通过F，即生成器就可以拿到对应点的特征值，对应点特征值相减来控制点的不变形，前提就是点的不变性在隐空间中有对应关系，而stylegan的隐空间其实学到了很好的和原图对应的映射关系。更新控制点的位置以跟踪物体上的相应点，如果没有准确跟踪，在下一步运动监督中就会产生错误的监督，点追踪其实和运动监督不同的是，运动监督更新点后只计算loss，用隐形latent生成更好的图像，不更新点，且实际计算loss时，也不是只取一个点，而是以该点为中心，r=3，在点追踪中，取r=12，并且进行点更新，优化通常需要30-200次迭代。

3.2 motion supervision

不依赖任何额外网络，关键思想是生成器的中间特征非常具有区分性，选择latent的前6组，并且在计算loss时，通过双线性差值恢复到原图，损失函数：

损失函数很简单，qi表示移动前原图所在点，qi+di表示移动后原图上点，F即是生成器函数，F(qi)是在qi点处产生的特征值，在前向时只会给latent一个梯度回传，后半部分是考虑mask之外的不要动，但实际并不一定，也会因为GAN产生新东西。

3.3 point tracking

使点变得更精准。

3.4 Implementation Details

生成能力来源于stylegan2，但是stylegan2是在特定场景数据中进行训练和生成的，FFHQ（人脸，1024x1024）、AFQCat（猫，512x512）、SHHQ（自然风景、城市风景、人类图像）、LSUN Car（汽车，256x256）、LSUN Cat、Landscapes HQ（风景图，山、沙漠和海洋）、microscope（显微镜下图）、Lion、Dog、Elephant。

代码：

wrapped_model=ModelWrapper()->
sample_z=torch.randn([1,512])->
latent,noise=wrapped_model.g_ema.prepare([sample_z])->
sample,F=wrapped_model.g_ema.generate(latent,noise)->
on_drag->
model:wrappped_model,
points:target:[887,484],handle:[721,493],
state:latent:1x18x512,noise:17,F:,sample:1x3x1024x1024
size:2014,
mask:
max_iters:20->
drag_gan->
r1,r2,lam,d=3,12,20,1->
F0=F.detach().clone()->1x128x1024x1024
latent_trainable=latent[:,:6,:].detach().clone().requires_grad_(True)->1x6x512
latent_untrainable=latent[:,6:,:].detach().clone().requires_grad_(False)->1x12x512
optimizer=torch.optim.Adam([latent_trainable],lr=2e-3)->
for iter in range(max_iter)->
optimizer.zero_grad()->
latent=torch.cat([latent_trainable,latent_untrainable],dim=1)->1x18x512
sample2,F2=g_ema.generate(latent,noise)->sample2:1x3x1024x1024,F2:1x128x1024x1024
pi,ti=handle_points[i],target_points[i]->[721,493],[887,484]
di=(ti-pi)/torch.sum((ti-pi)**2)->[0.0060,=0.0003]for qi in neighbor(int(pi[0]),int(pi[0]),r1)->[718,490]
f1=bilinear_interpolate_torch(F2,qi[0],qi[1]).detach()->
f2=bilinear_interpolate_torch(F2,qi[0]+di[0],qi[1]+di[1])->
loss+=FF.l1_loss(f2,f1)->
loss+=((F2-F0)*(1-mask)).abs().mean()*lam->
loss.backward()->
optimizer.step()->sample2,F2=gma.generate(latent,noise)->
pi=handle_points0[i]->
f0=bilinear_interpolate_torch(F0,pi[0],pi[1])->
f2=bilinear_interpolate_torch(F2,qi[0],qi[1])->
v=torch.norm(f2-f0,p=1)->
handle_points[i][0]=minx->
handle_points[i][1]=miny->

从代码上看，latent在梯度优化中是始终保持反向传播的，通过优化latent，在生成图上每次前进一个di，来实现运动监督。

stylegan2预训练数据集：

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