（2024，LadaGAN，Ladaformer，自调制归一化）使用线性加性注意力 Transformer 的高效 GAN

Efficient generative adversarial networks using linear additive-attention Transformers

公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群）

目录

0. 摘要

2. 相关工作

3. 方法

A. 线性加法注意力（Lada）

B. Ladaformer

C. 生成器

D. 鉴别器

E. 损失函数

4. 实验

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0. 摘要

尽管深度生成模型在图像生成方面的能力，如扩散模型（DMs）和生成对抗网络（GANs），在近年来有了显著的提升，但它们的成功很大程度上归因于计算昂贵的架构。这限制它们在研究实验室和资源丰富的公司中的采用和使用，同时显著提高了训练、微调和推理的碳足迹。在这项工作中，我们介绍了 LadaGAN，一种基于名为 Ladaformer 的新型 Transformer 块的高效生成对抗网络。该块的主要组成部分是一个线性的加法注意力机制，它计算每个头部的单个注意力向量，而不是二次的点积注意力。我们在生成器和鉴别器中都使用了 Ladaformer，这降低了计算复杂性并克服了通常与 Transformer GANs 相关的训练不稳定性。在不同分辨率的基准数据集上，LadaGAN 在效率上始终优于现有的卷积和 Transformer GANs。此外，与最先进的多步生成模型（例如 DMs）相比，LadaGAN 在使用计算资源的数量上表现出有竞争力的性能。

源代码：https://github.com/milmor/LadaGAN

2. 相关工作

受到在自然语言处理和图像分类方面取得的成功的启发，基于 Transformer 的架构已经被提出用于GANs，与最先进的卷积模型（如 BigGAN [16] 和 StyleGANs [10]，[11]）相比，显示出有竞争力的结果。其中一个最早的基于 Transformer 的 GAN 是 TransGAN [17]，它采用梯度惩罚 [8]，[18] 来稳定 transformer 鉴别器的训练。TransGAN 通过使用网格自注意力来解决二次限制，该注意力机制将全尺寸特征图分割成几个不重叠的网格。TransGAN 的实验表明，网格自注意力比 Nystr¨om [19] 和 Axis attention [20] 取得更好的结果。另一方面，ViTGAN [7] 生成补丁，缩短了transformer 输出序列的长度。为了稳定 transformer 鉴别器，该模型采用了 L2 attention [21] 并对原始的谱归一化 [9] 进行了修改。此外，为了提高性能，生成器使用了隐式神经表示 [22]。然而，训练 TransGAN 和 ViTGAN 都需要多个 GPU；TransGAN 在 16个V100 GPU 上进行训练，而ViTGAN 在一个 TPU 上进行训练。尽管 Swin-Transformer 块已经在 ViTGAN 中得到了探讨以降低计算需求，但它表现不及原始的 Transformer 块。

由于发现 transformer 鉴别器影响对抗训练的稳定性 [7]，最近的一些工作依赖于基于卷积的鉴别器，仅在生成器中使用 transformers。例如，HiT [23] 是一种通过使用多轴阻塞自注意力来解决二次复杂性的架构。同样，StyleSwin 生成器的主要块 [14] 由 SwinTransformer 组成。然而，除了不充分利用 transformers 在鉴别器中的作用外，这些架构的设计也没有优先考虑效率，因此它们的训练需要超过一个单独的 GPU；StyleSwin 在 8 个 32GB V100 GPU 上进行训练，而 HiT 在一个TPU 上进行训练。

另一方面，GANsformer [24] 结合了自注意力和卷积的归纳偏差。这个模型由一个二分图组成，导致对 StyleGAN 的一种泛化，因此它只部分利用了 transformers 的能力。结合卷积和 transformers已经提升了图像分类任务中的神经架构 [25]，[26]，[27]；然而，在图像生成任务中它的探索较少。LadaGAN 也结合了卷积和自注意力，但与 GANsformer 不同，它在鉴别器和生成器中都使用了加法注意力，以解决二次复杂性和训练不稳定性。

在过去的几年中，扩散模型 [28]，[29] 在几个图像生成任务中胜过了GANs [30]，[31]。这类模型学习逆转一个多步噪声过程，其中每一步都需要通过整个网络进行前向传播。最突出的扩散模型包括 DDPM（去噪扩散概率模型） [29] 和 ADM（消融扩散模型） [31]。然而，这些模型在参数和FLOPs 方面都比较复杂，生成需要多次前向传播，导致训练和推理成本高昂。这导致了减少生成中的采样步骤的努力 [32]，[29]，包括一致性训练（CT） [33]，将多步生成过程减少到 2 步。然而，与 ADM 相比，CT 的训练成本更高（例如 ADM-IP 使用 75M 图像和 CT 使用 409M 图像在CIFAR-10 上达到类似的性能），并在生成质量方面表现不佳。

3. 方法

A. 线性加法注意力（Lada）

LadaGAN 的注意力机制受到 Fastformer 的加法注意力的强烈启发 [15]。这种高效的 𝑂(𝑁) Transformer 架构最初是为了文本处理而设计的，与原始的点积注意力相比，可以在计算成本的一小部分内实现可比较的长文本建模性能。与计算输入序列向量之间的成对交互不同，Fastformer 的加法注意力通过使用从 query 中计算的单一注意力向量创建一个全局向量，总结整个序列。

具体而言，这种线性加法注意力通过将相应的查询向量 q_𝑖 ∈ R^𝑑 投影到一个向量 w ∈ R^𝑑 上来计算每个权重，即：

其中 𝑑 是注意力头的维度。

（注：不同于传统注意力的矩阵乘法，这里使用单一的向量 w 计算注意力权重，计算复杂度从二次变为线性。但问题里，文章中没有给出 w 如何获得）

为了建模交互，全局向量的计算如下：

对每个 key 向量 k_𝑖 ∈ R^𝑑 和 g 进行逐元素操作，以传播学到的信息，得到一个向量 p_𝑖 ∈ R^𝑑，使得

其中符号 ⊙ 表示逐元素乘积。与 Fastformer [15] 不同，LadaGAN 的注意力机制不计算 key 的全局向量；相反，对每个向量 p_𝑖 和相应的 value 向量 v_𝑖 ∈ R^𝑑 进行逐元素操作。该操作允许传播注意力权重 𝛼_𝑖，𝑖 = 1, . . . , 𝑁 的信息而不是压缩它。最后，我们计算每个输出向量 r_𝑖 ∈ R^𝑑，如下所示：

B. Ladaformer

生成器和鉴别器的主要块是 Ladaformer，它遵循视觉 Transformer（ViT）架构 [12]，如图 1 所示。然而，由于引入自调制已经显示出是提高性能的有效策略 [35]，[7]，LadaGAN 生成器块使用自调制层归一化，而不是标准层归一化。具体而言，第 ? 层的输入 h_? 的层归一化参数通过如下调整进行适应：

其中除法操作是逐元素进行的。 请注意，这与 ViTGAN 的自调制层归一化略有不同，后者通过将潜在向量 z 通过投影网络进行处理并计算出一个向量 w，然后将其注入；相比之下，LadaGAN 直接注入 z。此外，与 ViT、ViTGAN 和 Fastformer 不同，LadaGAN 生成器没有从注意力模块的输出到多层感知机（MLP）的输出的残余连接。

其中 MAA(·) 表示多头线性加法注意力，而 MLP(·) 是一个两层全连接网络，第一层使用 GELU 激活函数。

C. 生成器

LadaGAN 生成器采用像素洗牌（pixel shuffle）操作逐渐将潜在向量转换为图像。这个操作是一种常见的增加空间分辨率的技术，其中输入从 (𝐵,𝐶 × 𝑟^2, 𝐻,𝑊) 重塑为 (𝐵,𝐶, 𝐻 × 𝑟,𝑊 × 𝑟)，其中 𝑟 是一个缩放因子，𝐵 是批量大小，𝐶 是输出通道数，𝐻 和 𝑊 分别是输入的高度和宽度。尽管这个技术最初被提出作为超分辨率架构中标准 ConvNet-based 上采样的有效替代方法，但它已被广泛应用于图像生成 Transformer，包括最近的 Transformer GANs。

由于像素洗牌操作减少了输入中的通道数 𝐶（图 2 中的过程 (a)），因此我们在此操作之后应用一个卷积层来增加通道数；我们将这个操作称为嵌入的局部扩展（Local Expansion of the Embedding）：

其中 Conv(·) 是一个具有 𝐾 个滤波器的标准卷积层，而 PixelShuffle(·) 表示像素洗牌操作，其中 𝑟 = 2。

LadaGAN 生成器对分辨率为 32×32、64×64、128×128 和 256×256 的情况使用相同的架构，包括三个 Ladaformer 块，如图 4(a) 所示。由于增加 Transformer 模型的序列长度通常提高了自然语言处理任务的性能，我们认为在图像生成任务中也可以获得类似的好处。因此，利用 Ladaformer 块的 𝑂(𝑁) 复杂性，我们的目标是生成一个长序列（1024 个标记）作为最终 Transformer 块的输出。

给定潜在向量 z ∈ R^(𝐷_𝑧) 和 𝐿 个 Transformer 块，LadaGAN 生成器的操作如下：

其中 ? = 1, . . . , 𝐿，Linear(·) 表示线性投影

分别是块 𝐿 和 ? ? 1 的位置嵌入，X ∈ R^(𝐻×𝑊×𝐶) 是输出图像。请注意，在方程 13 中的最后一个卷积层和每个像素洗牌操作之前，都会执行一个 reshape 操作来生成一个 2D 特征图。另一方面，如果方程 11 中 LEE 卷积的输出通道数等于输入通道数，则不会扩展嵌入维度。这导致卷积只加强像素洗牌的局部性。图 3 显示了 LadaGAN 的生成过程。

D. 鉴别器

LadaGAN 鉴别器类似于 FastGAN [36] 鉴别器，但使用 Ladaformer 而不是残差卷积块；LadaGAN 鉴别器的架构如图 4(b) 所示。Lada 与卷积的兼容性允许将类似于 FastGAN 的残差块 [36] 作为输入馈送到 Ladaformer。我们发现，将 Ladaformer 和类似于 FastGAN 的残差块 [37] 结合使用可以实现稳定性。特别是，在卷积特征提取器中，批量归一化模块 [37] 对于补充 Lada 鉴别器的稳定性至关重要。请注意，批量归一化通常不被 Transformer 鉴别器所采用，例如 ViTGAN 和 TransGAN。

与 LadaGAN 生成器不同，鉴别器 Ladaformer 块具有标准的 MLP 残差连接，如图 1(b) 所示。此外，在输出时执行 SpaceToDepth(·) 操作。与 PixelShuffle(·) 相反，SpaceToDepth(·) 通过将输入从? (𝐵,𝐶, 𝐻 × 𝑟,𝑊 × 𝑟) 重塑为 (𝐵,𝐶 × 𝑟2, 𝐻,𝑊) 对输入进行下采样。与 TransGAN 和 ViT 鉴别器的最后一层使用类嵌入 [38] 不同，LadaGAN 鉴别器的最后一层由步长为 2 的卷积层组成。通过这种方式，卷积逐渐减小注意力图的表示。

E. 损失函数

LadaGAN 采用标准的非饱和逻辑 GAN 损失与 R1 梯度惩罚 [39]。R1 项对真实数据上的梯度进行惩罚，使模型能够收敛到一个良好的解。因此，在具有卷积鉴别器的最先进的 GANs 中，它被广泛采用。具体而言，损失函数定义如下：

请注意，Lada 的稳定性允许在具有梯度惩罚的 𝑂(𝑁) Transformer 鉴别器上进行训练。这是特别重要的，因为已经发现点积 Transformer 鉴别器和梯度惩罚不兼容 [7]，通常会导致训练不稳定。?

4. 实验