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最近，CV 研究者對 transformer 產(chǎn)生了極大的興趣并取得了不少突破。這表明，transformer 有可能成為計算機(jī)視覺任務(wù)（如分類、檢測和分割）的強(qiáng)大通用模型。

我們都很好奇：在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，transformer 還能走多遠(yuǎn)？對于更加困難的視覺任務(wù)，比如生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN)，transformer 表現(xiàn)又如何？

在這種好奇心的驅(qū)使下，德州大學(xué)奧斯汀分校的 Yifan Jiang、Zhangyang Wang，IBM Research 的 Shiyu Chang 等研究者進(jìn)行了第一次試驗性研究，構(gòu)建了一個只使用純 transformer 架構(gòu)、完全沒有卷積的 GAN，并將其命名為 TransGAN。與其它基于 transformer 的視覺模型相比，僅使用 transformer 構(gòu)建 GAN 似乎更具挑戰(zhàn)性，這是因為與分類等任務(wù)相比，真實圖像生成的門檻更高，而且 GAN 訓(xùn)練本身具有較高的不穩(wěn)定性。

• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2102.07074.pdf
• 代碼鏈接：https://github.com/VITA-Group/TransGAN

從結(jié)構(gòu)上來看，TransGAN 包括兩個部分：一個是內(nèi)存友好的基于 transformer 的生成器，該生成器可以逐步提高特征分辨率，同時降低嵌入維數(shù)；另一個是基于 transformer 的 patch 級判別器。

研究者還發(fā)現(xiàn)，TransGAN 顯著受益于數(shù)據(jù)增強(qiáng)（超過標(biāo)準(zhǔn)的 GAN）、生成器的多任務(wù)協(xié)同訓(xùn)練策略和強(qiáng)調(diào)自然圖像鄰域平滑的局部初始化自注意力。這些發(fā)現(xiàn)表明，TransGAN 可以有效地擴(kuò)展至更大的模型和具有更高分辨率的圖像數(shù)據(jù)集。

實驗結(jié)果表明，與當(dāng)前基于卷積骨干的 SOTA GAN 相比，表現(xiàn)最佳的 TransGAN 實現(xiàn)了極具競爭力的性能。具體來說，TransGAN 在 STL-10 上的 IS 評分為 10.10，F(xiàn)ID 為 25.32，實現(xiàn)了新的 SOTA。

該研究表明，對于卷積骨干以及許多專用模塊的依賴可能不是 GAN 所必需的，純 transformer 有足夠的能力生成圖像。

在該論文的相關(guān)討論中，有讀者調(diào)侃道，「attention is really becoming『all you need』.」

不過，也有部分研究者表達(dá)了自己的擔(dān)憂：在 transformer 席卷整個社區(qū)的大背景下，勢單力薄的小實驗室要怎么活下去？

如果 transformer 真的成為社區(qū)「剛需」，如何提升這類架構(gòu)的計算效率將成為一個棘手的研究問題。

基于純 Transformer 的 GAN

作為基礎(chǔ)塊的 Transformer 編碼器

研究者選擇將 Transformer 編碼器（Vaswani 等人，2017）作為基礎(chǔ)塊，并盡量進(jìn)行最小程度的改變。編碼器由兩個部件組成，第一個部件由一個多頭自注意力模塊構(gòu)造而成，第二個部件是具有 GELU 非線性的前饋 MLP（multiple-layer perceptron，多層感知器）。此外，研究者在兩個部件之前均應(yīng)用了層歸一化（Ba 等人，2016）。兩個部件也都使用了殘差連接。

內(nèi)存友好的生成器

NLP 中的 Transformer 將每個詞作為輸入（Devlin 等人，2018）。但是，如果以類似的方法通過堆疊 Transformer 編碼器來逐像素地生成圖像，則低分辨率圖像（如 32×32）也可能導(dǎo)致長序列（1024）以及更高昂的自注意力開銷。

所以，為了避免過高的開銷，研究者受到了基于 CNN 的 GAN 中常見設(shè)計理念的啟發(fā)，在多個階段迭代地提升分辨率（Denton 等人，2015；Karras 等人，2017）。他們的策略是逐步增加輸入序列，并降低嵌入維數(shù)。

如下圖 1 左所示，研究者提出了包含多個階段的內(nèi)存友好、基于 Transformer 的生成器：

每個階段堆疊了數(shù)個編碼器塊（默認(rèn)為 5、2 和 2）。通過分段式設(shè)計，研究者逐步增加特征圖分辨率，直到其達(dá)到目標(biāo)分辨率 H_T×W_T。具體來說，該生成器以隨機(jī)噪聲作為其輸入，并通過一個 MLP 將隨機(jī)噪聲傳遞給長度為 H×W×C 的向量。該向量又變形為分辨率為 H×W 的特征圖（默認(rèn) H=W=8），每個點都是 C 維嵌入。然后，該特征圖被視為長度為 64 的 C 維 token 序列，并與可學(xué)得的位置編碼相結(jié)合。

與 BERT（Devlin 等人，2018）類似，該研究提出的 Transformer 編碼器以嵌入 token 作為輸入，并遞歸地計算每個 token 之間的匹配。為了合成分辨率更高的圖像，研究者在每個階段之后插入了一個由 reshaping 和 pixelshuffle 模塊組成的上采樣模塊。

具體操作上，上采樣模塊首先將 1D 序列的 token 嵌入變形為 2D 特征圖

，然后采用 pixelshuffle 模塊對 2D 特征圖的分辨率進(jìn)行上采樣處理，并下采樣嵌入維數(shù)，最終得到輸出

。然后，2D 特征圖 X’_0 再次變形為嵌入 token 的 1D 序列，其中 token 數(shù)為 4HW，嵌入維數(shù)為 C/4。所以，在每個階段，分辨率（H, W）提升到兩倍，同時嵌入維數(shù) C 減少至輸入的四分之一。這一權(quán)衡（trade-off）策略緩和了內(nèi)存和計算量需求的激增。

研究者在多個階段重復(fù)上述流程，直到分辨率達(dá)到（H_T , W_T ）。然后，他們將嵌入維數(shù)投影到 3，并得到 RGB 圖像。

用于判別器的 tokenized 輸入

與那些需要準(zhǔn)確合成每個像素的生成器不同，該研究提出的判別器只需要分辨真假圖像即可。這使得研究者可以在語義上將輸入圖像 tokenize 為更粗糙的 patch level（Dosovitskiy 等人，2020）。

如上圖 1 右所示，判別器以圖像的 patch 作為輸入。研究者將輸入圖像

分解為 8 × 8 個 patch，其中每個 patch 可被視為一個「詞」。然后，8 × 8 個 patch 通過一個線性 flatten 層轉(zhuǎn)化為 token 嵌入的 1D 序列，其中 token 數(shù) N = 8 × 8 = 64，嵌入維數(shù)為 C。再之后，研究者在 1D 序列的開頭添加了可學(xué)得位置編碼和一個 [cls] token。在通過 Transformer 編碼器后，分類 head 只使用 [cls] token 來輸出真假預(yù)測。

實驗

CIFAR-10 上的結(jié)果

研究者在 CIFAR-10 數(shù)據(jù)集上對比了 TransGAN 和近來基于卷積的 GAN 的研究，結(jié)果如下表 5 所示：

如上表 5 所示，TransGAN 優(yōu)于 AutoGAN (Gong 等人，2019) ，在 IS 評分方面也優(yōu)于許多競爭者，如 SN-GAN (Miyato 等人， 2018)、improving MMDGAN (Wang 等人，2018a)、MGAN (Hoang 等人，2018)。TransGAN 僅次于 Progressive GAN 和 StyleGAN v2。

對比 FID 結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)，TransGAN 甚至優(yōu)于 Progressive GAN，而略低于 StyleGANv2 (Karras 等人，2020b)。在 CIFAR-10 上生成的可視化示例如下圖 4 所示：

STL-10 上的結(jié)果

研究者將 TransGAN 應(yīng)用于另一個流行的 48×48 分辨率的基準(zhǔn) STL-10。為了適應(yīng)目標(biāo)分辨率，該研究將第一階段的輸入特征圖從（8×8）=64 增加到（12×12）=144，然后將提出的 TransGAN-XL 與自動搜索的 ConvNets 和手工制作的 ConvNets 進(jìn)行了比較，結(jié)果下表 6 所示：

與 CIFAR-10 上的結(jié)果不同，該研究發(fā)現(xiàn)，TransGAN 優(yōu)于所有當(dāng)前的模型，并在 IS 和 FID 得分方面達(dá)到新的 SOTA 性能。

高分辨率生成

由于 TransGAN 在標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn) CIFAR-10 和 STL-10 上取得不錯的性能，研究者將 TransGAN 用于更具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集 CelebA 64 × 64，結(jié)果如下表 10 所示：

TransGAN-XL 的 FID 評分為 12.23，這表明 TransGAN-XL 可適用于高分辨率任務(wù)?？梢暬Y(jié)果如圖 4 所示。

局限性

雖然 TransGAN 已經(jīng)取得了不錯的成績，但與最好的手工設(shè)計的 GAN 相比，它還有很大的改進(jìn)空間。在論文的最后，作者指出了以下幾個具體的改進(jìn)方向：

• 對 G 和 D 進(jìn)行更加復(fù)雜的 tokenize 操作，如利用一些語義分組 (Wu et al., 2020)。
• 使用代理任務(wù)（pretext task）預(yù)訓(xùn)練 Transformer，這樣可能會改進(jìn)該研究中現(xiàn)有的 MT-CT。
• 更加強(qiáng)大的注意力形式，如 (Zhu 等人，2020)。
• 更有效的自注意力形式 (Wang 等人，2020；Choromanski 等人，2020)，這不僅有助于提升模型效率，還能節(jié)省內(nèi)存開銷，從而有助于生成分辨率更高的圖像。

作者簡介

本文一作 Yifan Jiang 是德州大學(xué)奧斯汀分校電子與計算機(jī)工程系的一年級博士生（此前在德克薩斯 A&M 大學(xué)學(xué)習(xí)過一年），本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)，研究興趣集中在計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等方向。目前，Yifan Jiang 主要從事神經(jīng)架構(gòu)搜索、視頻理解和高級表征學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究，師從德州大學(xué)奧斯汀分校電子與計算機(jī)工程系助理教授 Zhangyang Wang。

在本科期間，Yifan Jiang 曾在字節(jié)跳動 AI Lab 實習(xí)。今年夏天，他將進(jìn)入 Google Research 實習(xí)。

一作主頁：https://yifanjiang.net/