基于Transformer的图像生成算法：GANsformer 题目描述 GANsformer是一种基于Transformer架构的图像生成模型，它将Transformer的自注意力机制引入生成对抗网络（GAN）的生成器中，旨在解决传统GAN在生成复杂多对象图像时存在的结构建模能力不足的问题。该模型的核心思想是通过 二分图注意力 （bipartite attention）机制，让一组可学习的潜在向量（称为"对象"）与图像特征图进行交互，从而显式地建模图像中不同实体间的空间关系，生成结构更合理、细节更丰富的图像。 解题过程 1. 问题分析 传统GAN（如StyleGAN）的生成器通常使用全连接层或卷积层直接映射潜在向量到图像空间，缺乏对图像内部结构化关系的显式建模。例如，生成一张"猫坐在沙发上"的图像时，模型需要理解"猫"和"沙发"的相对位置、大小关系等。GANsformer通过引入Transformer的注意力机制，将生成过程分解为对多个"对象"的协同建模，提升对复杂场景的生成能力。 2. 核心思想：二分图注意力 GANsformer的生成器包含两组实体： 潜在对象（Latent Objects） ：一组可学习的向量 \(\mathbf{O} = \{\mathbf{o}_ 1, \mathbf{o}_ 2, ..., \mathbf{o}_ k\}\)，每个向量代表图像中的一个潜在实体（如猫、沙发）。 图像特征（Image Features） ：由卷积网络生成的特征图，其每个空间位置对应图像的一个局部区域。 注意力机制在对象（\(\mathbf{O}\)）和特征（\(\mathbf{F}\)）之间双向交互： 对象到特征（O2F）注意力 ：每个对象关注与其最相关的图像区域，用于将对象信息注入特征图。 特征到对象（F2O）注意力 ：每个图像特征聚合所有对象的信息，用于更新对象表示。 这种二分图结构避免了Transformer中全连接注意力的计算开销，同时保留了对象级别的建模能力。 3. 模型架构详解 步骤1：初始特征生成 输入潜在向量\(\mathbf{z}\)通过多层感知机（MLP）分解为k个对象向量\(\mathbf{O}\)，同时通过卷积网络生成初始特征图\(\mathbf{F}_ 0\)。 步骤2：迭代注意力更新 在生成器的每个分辨率层，执行以下迭代过程： O2F注意力（对象→特征） ： 对每个对象\(\mathbf{o}_ i\)，计算其与所有特征位置\(\mathbf{f} j\)的注意力权重： \[ \alpha {ij} = \text{Softmax}_ j(\mathbf{o}_ i^T \mathbf{W}_ Q \cdot (\mathbf{f}_ j \mathbf{W}_ K)^T) \] 对象\(\mathbf{o}_ i\)对特征的贡献为加权和：\(\mathbf{c} i = \sum_ j \alpha {ij} \mathbf{f}_ j \mathbf{W} V\)。 所有对象的贡献聚合后与原始特征相加：\(\mathbf{F}' = \mathbf{F} + \sum {i=1}^k \mathbf{c}_ i\)。 F2O注意力（特征→对象） ： 每个特征位置\(\mathbf{f}_ j\)计算与所有对象的注意力权重，更新对象表示： \[ \mathbf{o}_ i' = \mathbf{o} i + \sum_ j \beta {ji} \mathbf{o}_ i \mathbf{W} V, \quad \beta {ji} = \text{Softmax}_ i(\mathbf{f}_ j^T \mathbf{W}_ Q \cdot (\mathbf{o}_ i \mathbf{W}_ K)^T) \] 步骤3：特征上采样与输出 更新后的特征图通过转置卷积上采样，逐步生成高分辨率图像。 判别器部分沿用标准GAN结构，用于区分生成图像与真实图像。 4. 关键优势 结构化生成 ：通过对象向量显式建模实体关系，生成图像更符合空间逻辑。 计算效率 ：二分图注意力将复杂度从\(O(n^2)\)降至\(O(kn)\)（k为对象数，n为特征数）。 可解释性 ：每个对象向量可对应图像中的特定实体，便于可视化分析。 5. 应用与扩展 GANsformer适用于需强结构先验的任务，如场景生成、多对象图像合成。后续工作可结合扩散模型或引入3D感知对象，进一步扩展其生成能力。