CVPR2020图像生成模型PULSE 环境搭建、测试简记 、CVPR2020

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备注：小白笔记，感谢查阅

基础信息

• PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
• https://github.com/adamian98/pulse 链接

pulse 环境搭建

• 服务器：Ubuntu16.04 GTX1060 6G * 8
• 个人用户：CUDA版本 9.2；cudnn 7.6.2 ;
• 因此适配的pytorch为 torch==1.5.0+cu92 torchvision==0.6.0+cu92

pytorch 官方安装 命令

conda create -n torch15 python=3.8.2

source activate torch15

pip install torch==1.5.0+cu92 torchvision==0.6.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install pandas

pip install  requests

pip install scipy==1.4.1

pip install dlib==19.19.0

• 下载预训练模型，我下载好的预训练模型在此分享：

链接：https://pan.baidu.com/s/1fJ1qtN2NyeCNr0HnCWriOA 
提取码：cool

使用预训练模型进行，测试：

1、检测原图中的人脸并下采样到 32x32 大小，保存到：input 目录中；

python align_face.py -input_dir dataset/mix

2、基于 32x32 的人脸小图，重建生成 1024x1024 的高清人脸大图，保存到： runs 目录中；

python run.py   

效果如下：

pulse 文章的意义和创新

• 参考链接

杜克大学的研究团队研发了一个AI图像生成模型PULSE。PULSE可以在5秒钟内将低分辨率的人像转换成清晰、逼真的人像。

要指出的是，PULSE所做的工作并不是把低分辨率“还原”到高分辨率，而是输出许多张可能的高分辨率图像。比如，用户输入一张16-16分辨率的图像，PLUSE可输出一组1024-1024分辨率的图像。

这项研究于本月在计算机视觉与模式识别顶会CVPR 2020上发表，论文标题为《PULSE：通过对生成模型的潜在空间探索实现自监督照片上采样（PULSE：Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models）》。

二、方法： 降尺寸损失方法：用生成图像“倒推”模糊图，相似才能输出

为了保证输出图像与输入图像的“对应性”，研究人员在PULSE模型中应用了一种“降尺度损失（downscaling loss）”方法。

当PULSE模型的生成网络提议以一张清晰图像作为输出时，判别网络会把这张清晰图像的分辨率降低到与输入图像相等的水平。然后，判别网络会对比降尺度损失图像与输入图像之间的相似性。

只有在降尺度损失图像与输入图像相似性较高时，判别网络才会判定生成网络提议的清晰图片可以作为输出。

三、40位评估者参与打分，PULSE模型MOS得分最高

研究人员用高分辨人脸数据集CelebA HQ评估PLUSE的性能。为了进行对比，研究人员利用CelebA HQ数据集训练了监督模型BICBIC、FSRNET和FSRGAN。

所有模型均以1616分辨率的图像作为输入，BICBIC、FSRNET和FSRGAN模型以128128分辨率图像作为输出，PLUSE模型以128128分辨率图像和10241024分辨率图像作为输出。

评估结果显示，图像质量方面，PULSE模型在生成眼睛、嘴唇等图像细节方面的能力优于其他模型。

自己对论文的总结

• 训练数据（无需对成对的LR-HR图像数据集）

• 训练过程

• 重建效果
  

• 评价指标
  

• 作者总结：我们已经建立了用于图像超分辨率的新方法以及新的问题表述。
  与传统的CNN监督工作相比，这为沿着不同轨道的超分辨率方法开辟了一条新途径。 该方法不仅限于在训练过程中看到的特定 degradation operator ，而且始终保持较高的感知质量。

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