GAN压缩:实现高效的交互式条件生成对抗网络
条件生成对抗网络(cGAN)在计算机视觉和图形学领域实现了可控的图像合成,为许多应用带来了巨大机遇。然而,最新的cGAN模型计算量是现代识别CNN的1-2个数量级,这严重限制了它们在交互式场景中的应用。例如,GauGAN每张图像需要281G MAC运算,而MobileNet-v3只需要0.44G MAC,这使得GauGAN难以进行交互式部署。
为了解决这个问题,麻省理工学院、Adobe研究院和上海交通大学的研究人员提出了一种名为"GAN压缩"的通用方法,用于减少cGAN生成器的推理时间和模型大小。这项工作发表在CVPR 2020会议上,并被IEEE TPAMI期刊接收。
GAN压缩的关键技术
直接应用现有的压缩方法会导致性能下降,这主要是由于GAN训练的困难性和生成器架构的差异。针对这些挑战,研究人员采取了两种方法:
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为了稳定GAN训练,将原始模型的多个中间表示的知识转移到压缩模型中,并统一了无配对和有配对的学习。
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不是重用现有的CNN设计,而是通过神经架构搜索(NAS)自动寻找高效的架构。为了加速搜索过程,通过权重共享将模型训练和架构搜索解耦。
GAN压缩框架
GAN压缩框架主要包含以下步骤:
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给定一个预训练的教师生成器G',我们蒸馏出一个更小的"一劳永逸"学生生成器G,它通过权重共享包含所有可能的通道数。在每个训练步骤中,我们为学生生成器G选择不同的通道数。
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然后,我们从"一劳永逸"生成器中提取许多子生成器并评估它们的性能。无需重新训练,这是"一劳永逸"生成器的优势。
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最后,根据压缩率目标和性能目标(FID或mIoU),使用暴力搜索或进化搜索方法选择最佳子生成器。可选地,我们进行额外的微调,得到最终的压缩模型。
实验结果
实验表明,该方法在不同的监督设置、网络架构和学习方法(如pix2pix、CycleGAN、MUNIT和GauGAN)上都取得了显著效果。在不损失图像质量的情况下:
- CycleGAN的计算量减少了21倍
- Pix2pix减少了12倍
- MUNIT减少了29倍
- GauGAN减少了9倍
这为交互式图像合成铺平了道路。
上图展示了GAN压缩对pix2pix、cycleGAN和GauGAN的压缩效果。计算量减少了9-21倍,模型大小减少了4.6-33倍。
演示效果
研究团队还开发了一个交互式演示,在Jetson Nano GPU上实现了8FPS的帧率,展示了压缩后模型的实时性能。
开源代码与预训练模型
为了促进这一领域的研究,研究团队开源了GAN压缩的代码和预训练模型。感兴趣的读者可以访问他们的GitHub仓库获取更多信息。他们还提供了详细的教程,指导如何在自己的数据集上训练和使用GAN压缩模型。
此外,研究人员还发布了Colab notebook,方便大家快速上手尝试CycleGAN和pix2pix的压缩效果。
总结与展望
GAN压缩为实现高效的交互式条件生成对抗网络开辟了新的方向。通过结合知识蒸馏、通道剪枝和神经架构搜索等技术,该方法在保持图像质量的同时,显著降低了模型的计算复杂度和存储需求。这不仅使得在移动设备上部署高质量的图像生成模型成为可能,也为GAN在更广泛领域的应用提供了新的可能性。
未来,研究人员希望能将这种压缩技术扩展到更多类型的生成模型,并进一步提高压缩效率。同时,如何在压缩的基础上保持或even提高生成图像的质量,也是一个值得探索的方向。
总的来说,GAN压缩代表了AI模型效率优化的一个重要趋势,即在保持模型能力的同时,大幅降低计算和存储需求,使强大的AI技术能够更广泛地应用于各种资源受限的场景。
