CVPR 2022 | 图像修复！中科大&微软提出PUT：减少Transformer在图像修复应用中的信息损失

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图1 本文方法和现有方法的一些对比结果

本文介绍我们在CVPR 2022发表的用于图像修复的工作。该工作是基于当前流行的Transformer实现的，目的是减少Transformer在应用到图像修复过程中的一些信息损失，从而提升模型修复图片的质量。目前论文和代码都已经公开，欢迎大家试用交流。

论文标题: Reduce Information Loss in Transformers for Pluralistic Image Inpainting

作者单位: 中国科学技术大学，微软云AI

录用信息: CVPR 2022

代码链接: https://github.com/liuqk3/PUT

论文链接: https://arxiv.org/pdf/2205.05076

一、针对问题

本文主要的任务是图像修复，即输入的图片是残缺的，通过算法根据提供的残缺图片来补全图片中残缺的部分。早期的一些工作所利用的模型，一般都是基于CNN实现的。由于CNN具有一定的位置偏置等因素，导致其修复的图片可视化效果并不理想。近两年，随着Transformer在计算机视觉领域的巨大成功，一些研究人员开始利用Transformer来进行图像修复，并取得了非常不错的效果。然而，通过对这些方法进行分析，发现这类方法普遍存在或多或少的信息损失，原因主要有两点：（1）对图片进行下采样。众所周知，Transformer的计算量与输入的序列长度呈平方关系。为了减少计算量，要保证输入Transformer的序列长度在可接受范围内。为此，现有方法会将图片进行下采样，比如从256x256下采样到32x32。这种下采样的方式不可避免地带来了信息损失；（2）量化。像素的个数是256^3，如果直接将每个像素（实际上是索引）都当作一个token，那么Transformer内部的embedding个数也是256^3，较多的embedding不仅带来了较多的参数，也不利于模型训练。因此现有方法会对像素进行聚类量化，比如从256^3个变成512个。量化的过程也会带来信息损失。

图2 本文方法和现有方法的流程对比

本文的方法旨在解决上述的问题。（1）利用auto-encoder代替下采样。auto-encoder中的encoder会将输入的图片分成独立的图片块，每块独立编码，避免信息交叉影响。Decoder负责从输入的量化的特征重构图片；（2）不量化。为了避免Transformer中的信息损失，输入到Transformer中的不是离散的token（即索引），而是encoder出来的特征。离散的token只用作Transformer的输出。图2对比了本文方法和现有方法的流程。

二、方法框架

图3 本文方法的具体流程

本文方法的具体流程如图3所示。整个算法包含两部分：auto-encoder和Transformer。其中auto-encoder是经过特殊设计，专门用于图像修复任务。Transformer也与现有的方法中的Transformer（如DALL-E, IGPT等）稍有不同。下面将分别进行介绍。

1. Auto-encoder

本文方法中的auto-encoder全称为Patch-based Vector Quantized Variational Auto-Encoder(P-VQVAE)。其encoder全部由全连接层构成。输入的残缺图片会被分成独立的图片块，每一块都单独经过encoder进行独立编码。不同的图片块缺失的像素个数也不同。独立编码避免了相互之间的干扰，利用提取更具有区分度的特征。

Encoder输出的特征经过域码本量化之后输入到decoder可以实现图像重构。Decoder是由conv层组成，其不同之处在于有一个参考分支。参考分支的输入就是提供的残缺图片，目的是保证残缺图片中已有的像素值保持不变。当参考分支不使用时，P-VQVAE可以实现和现有auto-encoder一样的作用，即图像重构。

P-VQVAE的训练和VQVAE基本一致，不过我们引入了其他的损失来提高其重构的性能，如引入判别器对抗训练等。

2. Transformer

本方法中的Transformer全称是Un-Quantized Transformer。它的输入是encoder输出的特征，而不是离散的token。这种做法的目的是避免量化引入信息损失。对于每个图片块，Transformer会输出一个概率，这个概率就是图片块对应码本中的特征的概率。在训练阶段，只需要一个简单测交叉熵损失即可。在测试阶段，只要图片块中的任意一个像素缺失，就会其对应概率进行采样，将从码本中采样得到特征向量作为该图片块的特征，并送入decoder用于图像重构。

三、实验结果

与相关工作的定量对比如图4所示，可以看到本文的方法能够取得非常不错的结果，尤其是在ImageNet数据集上的效果更好。然而对于图像修复/生成类的任务，定量的指标很难反应算法的优劣，为此我们提供了大量的可视化结果，分别如图5，6，7，8所示。

图4 本文方法与其他方法的定量对比

图5 本文方法与其他方法在FFHQ上的可视化对比

图6 本文方法与其他方法在Places2上的可视化对比

图7 本文方法与其他方法在ImageNet上的可视化对比

图8 本文方法与其他方法在ImageNet上的可视化对比

四、总结

本文方法针对图像修复任务设计了一个全新的框架，主要是减少现有方法在利用Transformer进行图像修复时的信息损失问题。通过实验可以看到，本文方法在指标、可视化效果上的提升是非常显著的。但是基于Transformer实现的自回归模型，在测试阶段时的速度都比较慢，本文设计的PUT也有这个问题。但是在测试阶段采用自回归的形式，主要目的是得到多样化的结果。当只需要得到一个结果时，实际上可以通过一次网络前传，得到所有的token，进而大大提高测试的速度。另外，采样策略对修复图片的结果影响还是很大的，因此如何设计更加有效的采样策略，是一个值得进一步讨论的问题。

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