[论文解读] Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric
本文提出一种混合 VAE/GAN 模型，用从 GAN 判别器学习到的特征级相似性度量替代逐元素重建损失，显著提升了图像生成质量和解耦表征学习。该方法通过利用高层特征表示进行重建，在无监督图像生成中实现了最先进水平的视觉保真度，使潜在空间中的有意义属性操作成为可能。
We present an autoencoder that leverages learned representations to better measure similarities in data space. By combining a variational autoencoder with a generative adversarial network we can use learned feature representations in the GAN discriminator as basis for the VAE reconstruction objective. Thereby, we replace element-wise errors with feature-wise errors to better capture the data distribution while offering invariance towards e.g. translation. We apply our method to images of faces and show that it outperforms VAEs with element-wise similarity measures in terms of visual fidelity. Moreover, we show that the method learns an embedding in which high-level abstract visual features (e.g. wearing glasses) can be modified using simple arithmetic.
研究动机与目标
- 为解决 VAE 中逐元素重建度量的局限性，这些度量无法捕捉如平移等感知不变性。
- 通过学习反映高层视觉结构而非像素级差异的相似性度量，改进生成建模。
- 在无监督条件下实现潜在空间中的解耦表征学习，支持对视觉属性进行有意义的算术运算。
- 将 VAE（结构化潜在编码）与 GAN（高质量生成）的优势整合为统一的无监督框架。
提出的方法
- 通过共享解码器/生成器网络参数，将变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）相结合。
- 用基于 GAN 判别器隐藏层表示的特征级重建损失，替代 VAE 中的标准像素级重建损失。
- 将 GAN 判别器的中间特征用作学习到的相似性度量，建模真实图像与重建图像在特征层面的似然性。
- 通过联合训练 VAE 与 GAN，使用混合目标同时优化基于特征级似然的重建与对抗性判别。
- 对判别器特征应用高斯观测模型，其中均值为重建样本的特征表示。
- 利用所得损失端到端无监督地训练编码器与共享的解码器/生成器。
实验结果
研究问题
- RQ1基于深度特征的学到的相似性度量能否在 VAE 重建质量上超越像素级误差？
- RQ2结合 VAE 与 GAN 训练是否能带来更好的生成图像质量与解耦表征？
- RQ3所提模型的潜在空间是否能支持反映高层视觉属性变化的有意义算术运算？
- RQ4GAN 判别器的特征空间是否可作为图像重建中感知有意义相似性度量的合适代理？
- RQ5该方法能否在图像生成方面达到与 GAN 竞争的性能，同时保留 VAE 的数据编码与解码能力？
主要发现
- VAE/GAN 模型生成的图像样本在视觉保真度上显著优于使用像素级重建损失的标准 VAE。
- 该模型学习到一种解耦的潜在表征，潜在码的算术运算对应于佩戴眼镜或面部表情等视觉属性的有意义变化。
- 该方法在无监督图像生成中实现了最先进的视觉质量，与 GAN 相当，同时保持了结构化的潜在空间。
- GAN 判别器的特征表示作为有效且学习到的相似性度量，能够捕捉如平移等感知不变性。
- 该模型可基于 LFW 数据集中的属性向量实现条件图像生成，且在属性识别准确率上优于标准 VAE。
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