繼 GauGAN2 之后，英偉達推出了一個 GAN 的“超級縫合體”——PoE GAN。PoE GAN 可以接受多種模態(tài)的輸入，文字描述、圖像分割、草圖、風(fēng)格都可以轉(zhuǎn)化為圖片。

　　而且它可以同時接受以上幾種輸入模態(tài)的任意兩種組合，這便是 PoE 的含義。

　　所謂 PoE 是 Hinton 在 2002 年提出的“專家乘積”(product of experts)概念，每個專家(單獨模型)被定義為輸入空間上的一個概率模型。

　　而每種單獨的輸入模態(tài)都是合成圖像必須滿足的約束條件，因此滿足所有約束的一組圖像是滿足每個約束集合的交集。

　　假設(shè)每種約束的聯(lián)合條件概率分布都服從高斯分布，就用單條件概率分布的乘積來表述交集的分布。

　　在此條件下，為了使乘積分布在一個區(qū)域具有高密度，每個單獨的分布需要在該區(qū)域具有高密度，從而滿足每個約束。而 PoE GAN 的重點是如何將每種輸入混合在一起。

　　PoE GAN 的設(shè)計

　　PoE GAN 的生成器使用全局 PoE-Net 將不同類型輸入的變化混合起來。

　　我們將每個模態(tài)輸入編碼為特征向量，然后使用 PoE 匯總到全局 PoE-Net 中。解碼器不僅使用全局 PoE-Net 的輸出，還直接連接分割和草圖編碼器，以此來輸出圖像。

　　全局 PoE-Net 的結(jié)構(gòu)如下，這里使用一個潛在的特征矢量 z0 作為樣本使用 PoE，然后由 MLP 處理以輸出特征向量 w。

　　在鑒別器部分，作者提出了一種多模態(tài)投影鑒別器，將投影鑒別器推廣到處理多個條件輸入。與計算圖像嵌入和條件嵌入之間單個內(nèi)積的標(biāo)準(zhǔn)投影鑒別器不同，這里要計算每個輸入模態(tài)的內(nèi)積，并將其相加以獲得最終損失。

　　隨意變換輸入的 GAN

　　PoE 可以在單模態(tài)輸入、多模態(tài)輸入甚至無輸入時生成圖片。

　　當(dāng)使用單個輸入模態(tài)進行測試時，PoE-GAN 的表現(xiàn)優(yōu)于之前專門為該模態(tài)設(shè)計的 SOTA 方法。

　　例如在分割輸入模態(tài)中，PoE-GAN 優(yōu)于此前的 SPADE 和 OASIS。

　　在文本輸入模態(tài)中，PoE-GAN 優(yōu)于文本到圖像模型 DF-GAN、DM-GAN+CL。

　　當(dāng)以模式的任意子集為條件時，PoE-GAN 可以生成不同的輸出圖像。下面展示了 PoE-GAN 的隨機樣本，條件是兩種模式(文本 + 分割、文本 + 草圖、分割 + 草圖)在景觀圖像數(shù)據(jù)集上。

　　PoE-GAN 甚至還能沒有輸入，此時 PoE-GAN 就會成為一個無條件的生成模型。以下是 PoE-GAN 無條件生成的樣本。

　　團隊介紹

　　論文通訊作者是英偉達著名工程師劉洺堉，他的研究重點是深度生成模型及其應(yīng)用。英偉達 Canvas 和 GauGAN 等有趣的產(chǎn)品均出自他手。

　　論文一作是黃勛，北京航空航天大學(xué)本科畢業(yè)，康奈爾大學(xué)博士，現(xiàn)在在英偉達工作。

　　論文地址：

　　https://arxiv.org/abs/2112.05130

　　PoE：

　　https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/icann-99.pdf

　　投影鑒別器：

　　https://arxiv.org/abs/1802.05637

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