無(wú)需向量監(jiān)督的矢量圖生成算法，入選CVPR 2021 | 代碼開(kāi)源

子豪 2021-03-19 16:36:54 來(lái)源：量子位

子豪 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

說(shuō)起圖像生成算法，大家也許并不陌生。

不過(guò)，大多數(shù)算法都針對(duì)柵格圖像，也就是位圖，而不支持矢量圖。

雖然也有一些生成矢量圖形的算法，但是在監(jiān)督訓(xùn)練中，又受限于矢量圖數(shù)據(jù)集有限的質(zhì)量和規(guī)模。

為此，來(lái)自倫敦大學(xué)學(xué)院和Adobe Research的研究人員提出了一個(gè)新方法——Im2Vec，只需利用柵格訓(xùn)練圖像進(jìn)行間接監(jiān)督，就可以生成復(fù)雜的矢量圖形。

△Im2Vec的插值效果

原理架構(gòu)

為建立無(wú)需向量監(jiān)督的矢量圖形生成模型，研究人員使用了可微的柵格化管線，該管線可以渲染生成的矢量形狀，并將其合成到柵格畫(huà)布上。

△架構(gòu)概覽1

具體而言，首先要訓(xùn)練一個(gè)端到端的變分自動(dòng)編碼器，作為矢量圖形解碼器，用它將光柵圖像編碼為隱代碼 z ，然后將其解碼為一組有序的封閉向量路徑。

對(duì)于具有多個(gè)組件的圖形，模型則利用RNN為每條路徑生成一個(gè)隱代碼。

然后利用DiffVG對(duì)這些路徑進(jìn)行柵格化處理，并使用DiffComp將它們組合在一起，獲得柵格化的矢量圖形輸出。

最后將柵格化的矢量圖形與原本的矢量圖形進(jìn)行比較，計(jì)算二者之間的損失——多分辨率光柵損失，并利用誤差反向傳播和梯度下降方法來(lái)訓(xùn)練模型。

其中，編碼的過(guò)程是這樣的：

△架構(gòu)概覽2

使用路徑解碼器，將路徑代碼解碼為封閉的貝塞爾路徑，在單位圓上均勻地抽取路徑控制點(diǎn)，以確保路徑的封閉性。

接著，用具有圓形邊界條件的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對(duì)這些控制位置進(jìn)行變形，以實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)密度的自適應(yīng)控制。

相比于控制點(diǎn)的均勻分布與段數(shù)相同，自適應(yīng)方案調(diào)整采樣密度，提高了重建精度。

同時(shí)利用訓(xùn)練的輔助模型，以復(fù)雜度-保真度進(jìn)行權(quán)衡，確定路徑的最佳分段數(shù)和路徑控制點(diǎn)的數(shù)量。

△統(tǒng)一采樣與自適應(yīng)采樣：（a）保真度vs片段數(shù) （b）誤差與片段數(shù)

最后，使用另一個(gè)一維圓形CNN對(duì)調(diào)整點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，在繪圖畫(huà)布的絕對(duì)坐標(biāo)系中輸出最終的路徑控制點(diǎn)。

與現(xiàn)有技術(shù)對(duì)比

為評(píng)估Im2Vec在重構(gòu)、生成和插值3個(gè)任務(wù)中的定量性能，研究人員將其與基于柵格的ImageVAE和基于矢量的SVG-VAE、DeepSVG進(jìn)行對(duì)比。

重構(gòu)性能評(píng)估

首先，計(jì)算各種方法和數(shù)據(jù)集的重建損失：

值得注意的是，在沒(méi)有向量監(jiān)督的情況下，SVG-VAE和DeepSVG均無(wú)法在數(shù)據(jù)集上運(yùn)行。

同時(shí)，研究人員在不同數(shù)據(jù)集中，對(duì)各個(gè)方法的圖形重構(gòu)性能，進(jìn)行了定性比較。

從字體重構(gòu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出：

Im2Vec可以捕獲復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并輸出矢量圖形；
ImageVAE具有良好的保真度，但輸出的柵格圖像分辨率有限；
SVG-VAE和DeepSVG能產(chǎn)生矢量輸出，但往往不能準(zhǔn)確再現(xiàn)復(fù)雜的字體。

在MNIST數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的結(jié)果顯示：

由于只有柵格數(shù)據(jù)，沒(méi)有矢量圖形基準(zhǔn)，SVG-VAE和DeepSVG都不能在這個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練；

對(duì)于ImageVAE和Im2Vec，在沒(méi)有數(shù)字類專門(mén)化或條件化的情況下，ImageVAE則受到低分辨率柵格圖像的限制（圖a），而Im2Vec能夠生成矢量輸出，因此具有相關(guān)的可編輯性和緊湊性優(yōu)勢(shì)；二者在生成插值上也都實(shí)現(xiàn)了較好的效果(圖b)。

在Emojis和Icons數(shù)據(jù)集測(cè)試模型的重建性能，可以看到Im2Vec模型可以在任意分辨率下進(jìn)行光柵化。

通過(guò)對(duì)不同方法的重構(gòu)性能進(jìn)行對(duì)比，研究團(tuán)隊(duì)得到結(jié)論：

雖然基于矢量的方法具有能夠重現(xiàn)精確的矢量參數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，但它們受到矢量參數(shù)和圖像清晰度之間非線性關(guān)系的不利影響。

SVG-VAE和DeepSVG所估計(jì)的矢量參數(shù)看似很小的誤差，卻可能導(dǎo)致圖像外觀的巨大變化。

而Im2Vec不會(huì)受到矢量參數(shù)和像素空間之間目標(biāo)不匹配的影響，因而在重構(gòu)任務(wù)中有顯著的改進(jìn)。

生成和插值性能評(píng)估

△Im2Vec插值性能的測(cè)試效果

△Im2Vec生成的隨機(jī)樣本

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，在FONTS和MNIST上，Im2Vec結(jié)果比其他方法都要準(zhǔn)確，Im2Vec生成的隨機(jī)樣本，具有顯著拓?fù)渥兓?/p>

局限

不過(guò)，Im2Vec也存在一些局限。

基于柵格的訓(xùn)練性質(zhì)給Im2Vec帶來(lái)了一定的限制，可能造成一些細(xì)微特征的丟失。這一問(wèn)題可以通過(guò)犧牲計(jì)算效率提高分辨率，或者通過(guò)開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的圖像空間損失來(lái)解決。

此外，由于缺乏向量監(jiān)督，在特殊情況下，Im2Vec可能會(huì)采用包含退化特征的近似最優(yōu)值，或者考慮語(yǔ)義上無(wú)意義的部分來(lái)生成形狀。

結(jié)論

Im2Vec的生成性設(shè)置支持投影(將圖像轉(zhuǎn)換為矢量序列)、生成(直接以矢量形式生成新的形狀)，以及插值(從矢量序列到另一個(gè)矢量序列的變形甚至拓?fù)渥兓?，并且與需要向量監(jiān)督的方法相比，Im2Vec實(shí)現(xiàn)了更好的重建保真度。

根據(jù)研究團(tuán)隊(duì)主頁(yè)介紹，這篇論文已經(jīng)入選CVPR 2021。

模型算法代碼在GitHub上開(kāi)源，感興趣的讀者可以通過(guò)文末鏈接查看～

相關(guān)鏈接：
[1]https://arxiv.org/abs/2102.02798
[2]https://github.com/preddy5/Im2Vec
[3]http://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2021/im2vec/