MIT披薩GAN登上了CVPR：加香腸、去橄欖、再烤熟，分層才是王道
算法其實并不是一只GAN，而是許多GAN層層疊疊而生。
吃栗子 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
有只會做披薩的GAN，登上了CVPR 2019。
它的工作，并不是生成一張披薩的照片那么簡單。
你看，AI可以給披薩鋪上帕帕羅尼腸：
服服帖帖，樸素的芝士披薩，也能變成帕帕羅尼披薩了。
如果有素食的小伙伴，AI可以把帕帕羅尼腸拿走，露出底下的芝士來：
仿佛肉被熊孩子挑光了一樣。
另外，在下不喜橄欖，也可以讓AI幫忙把橄欖揀出去：
既然是“做披薩”的AI，只會加料減料并不夠，還要把披薩烤熟：
完成。
這只AI就叫PizzaGAN。為它訓練廚藝的，是來自MIT和卡塔爾計算研究所的5位爸爸。
他們說，算法其實并不是一只GAN，而是許多GAN層層疊疊而生。
并且，修煉過程中PizzaGAN吃下了2.8G的真實披薩數(shù)據(jù)集，以及1.8G的合成披薩數(shù)據(jù)集。
兩個數(shù)據(jù)集現(xiàn)在已經(jīng)開放下載了，團隊說算法也快要開源了。
在那之前，我們先來看看AI是怎樣做披薩的：
井然有序
AI按照食客的要求生產(chǎn)披薩，首先要認識各種配料。
分類、分割都只用了弱監(jiān)督：通過AMT眾包獲得了標注數(shù)據(jù)，在圖像層面 (Image Level) 標出有哪些配料就可以。但為了準確，每張圖由5個人標注，最后采納多數(shù)人的看法。
數(shù)據(jù)有了，要怎么用呢？
一層疊一層
就像開頭提到的那樣，PizzaGAN不是一只GAN，而是模塊化的：
每種配料都有兩個算子?(Operator) ，一個用來加料，一個用來減料。每個算子都是一只GAN。
比如，這是加帕帕羅尼腸用的GAN：
它的生成器和普通GAN不同，不會生出一張全新圖像，而是在輸入圖像的基礎上，生成一層加帕帕羅尼腸的新外觀 (稱作A+) 。
還生成一個Mask (稱作M+) ，用來把新外觀疊加到原圖上，它會顯示出哪些像素和原圖不同。
有了A+和M+，就可以給芝士披薩，鋪上一層帕帕羅尼腸了。
去掉帕帕羅尼也是同理：
GAN要生成一層新的外觀 (A-) ，顯示出去掉食材的部分本來的樣子。
也生成一個Mask (M-) ，來指示原圖里的哪些像素，在新圖上會發(fā)生變化。
有了M-，就可以把A-這層新外觀疊加到帕帕羅尼披薩上，得到一張芝士披薩。
羅勒，蘑菇，菠蘿?！?.不想要的配料，全部可以去掉：
除此之外，注意一下，比起加料模塊，減料模塊擁有更重要的使命：
它們可以把輸入的一張披薩，拆解成很多層，每層一種料，然后就可以按需加減了。
那么問題來了，是不是只要知道有哪些料，按隨性的順序來拆解就行？
琵琶半遮面
不不不，AI可以從遮擋關(guān)系上，判斷出哪種料是先加的，哪種是后加的。
舉個栗子，這里有一紅一綠兩個圓，紅上綠下。
如果，先去掉紅色、再去掉綠色，那么去掉紅色的時候，綠色的圓會被AI補充完整。
反過來，先去掉綠色、再去掉紅色的話，綠色的圓就補不齊了。
這樣說來，先去掉紅色比較合適。那么AI是怎樣判斷的呢？
根據(jù)Mask來看，先去紅色再去綠色，兩個Mask之間會有交集，反過來就完全沒有交集了。
交集更多，就是更合理的順序，AI便是這樣推測減料的先后。
而最先去掉的料在最上層，也就是最后加的料。所以，把減料的順序翻過來，就是加料順序了。
撒好配料之后，放進烤箱：
一回熟二回生
最后一步，團隊手動標注了932個真披薩，一部分是烤熟的，一部分還沒烤。
這些數(shù)據(jù)用來訓練AI，把生餅變成熟餅：比如面餅變得金黃，下層的番茄醬在上層的配料之間透出更迷人的紅。
△?開頭出現(xiàn)過了，復習一下
只不過，芝士會融化這個知識點，對GAN來說可能還是有些困難了。
另外，由生到熟的過程，對人間的食物來說并不可逆。但AI能把已經(jīng)烤熟的披薩，變回剛剛?cè)鐾昱淞系臉幼樱?/p>
神奇的是，芝士仿佛從融化的狀態(tài)，變回了一粒一粒的芝士碎。
這樣一來，把忘了加的配料撒上，還可以重烤一次。
真是一只隨和的AI。
得天獨厚
MIT的一位少年，把自家的成果發(fā)上了推特。
樓下便有觀眾，對研究人員的腦回路表示服氣：
看到論文題目，還以為只是提出分層?(Layering) 的概念，沒想到居然真在“做披薩”。
少年也開心地回復了觀眾：
沒錯，就是提了分層的概念，可披薩剛好是分層加料的，所以是完美的搭配喲。
那么問題來了，論文題目叫什么呢？
果然不是一篇正常的CVPR。
論文傳送門：
https://arxiv.org/abs/1906.02839
項目主頁，有Demo：
http://pizzagan.csail.mit.edu/
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