阿里妹導(dǎo)讀：視覺(jué)想象力是人與生俱來(lái)的， AI 能否擁有類(lèi)似的能力呢？比如：給出一段故事情節(jié)，如何讓機(jī)器展開(kāi)它的想象力，“腦補(bǔ)”出畫(huà)面呢？看看阿里AI Labs 感知實(shí)驗(yàn)室的同學(xué)們?nèi)绾谓鉀Q這個(gè)問(wèn)題。

1. 背景 —— 視覺(jué)想象力（Visual Imagination）

1.1 什么是視覺(jué)想象力？

視覺(jué)想象力是人腦擁有的一個(gè)重要功能，可以將一些抽象的概念具象化，進(jìn)而憑借這些視覺(jué)想象進(jìn)行思考。如圖1最左列，當(dāng)我們想到：A yellow bird with brown and white wings and a pointed bill時(shí)，腦海里可能已經(jīng)想象出了一幅黃色鳥(niǎo)的畫(huà)面。這就是視覺(jué)想象力。我們的目標(biāo)就是讓AI逐步具備這種能力。

圖1：由第一行中的文本描述，AI“想象”出的畫(huà)面 [1]。

1.2 AI擁有視覺(jué)想象力后的影響？

AI如果具備視覺(jué)想象力后，將會(huì)更懂人的需求，并能夠?qū)σ恍﹤鹘y(tǒng)行業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響。下面舉兩個(gè)例子。

圖2為一個(gè)在語(yǔ)義圖像搜索領(lǐng)域中的案例。我們?cè)趃oogle中搜索man holding fish and wearing hat on white boat，可能返回的結(jié)果質(zhì)量為(a)，引擎只是零星理解了我們的搜索意圖。而當(dāng)機(jī)器擁有一定視覺(jué)想象力后，它的搜索結(jié)果可能是(b)，這將極大提升我們的信息檢索效率，而這些信息是承載于圖像中的。

圖2：AI具備視覺(jué)想象力后將會(huì)對(duì)語(yǔ)義圖像搜索產(chǎn)生重要影響 [2]。

另一個(gè)例子在語(yǔ)義圖像生成領(lǐng)域。試想：當(dāng)我們用語(yǔ)言描述一個(gè)場(chǎng)景時(shí)，機(jī)器利用其龐大的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)便自動(dòng)生成了這個(gè)場(chǎng)景。如圖3，如果我們描述一個(gè)人擁有不同的外貌特征，那機(jī)器便自動(dòng)想象出了這個(gè)人的樣貌，這將對(duì)諸如刑偵等領(lǐng)域（如受害人描述犯罪分子樣貌）產(chǎn)生怎樣的顛覆。

圖3：AI具備視覺(jué)想象力后將會(huì)對(duì)語(yǔ)義圖像生成產(chǎn)生重要影響 [3]。

2. 選題 —— 站在巨人的肩膀上

2.1 領(lǐng)域的痛點(diǎn)在哪？

我們將焦點(diǎn)移至文本生成圖像（text-to-image synthesis）領(lǐng)域。此領(lǐng)域中，針對(duì)簡(jiǎn)單單一主體的圖像生成，例如：鳥(niǎo)、花、人臉等，利用GAN的思想而來(lái)的一系列算法已經(jīng)取得了一些令人欣喜的結(jié)果，如圖1。然而，當(dāng)文本中含有多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的物體時(shí)，生成的效果就會(huì)大打折扣，如下左圖所示。這主要是由過(guò)于靈活、非結(jié)構(gòu)化文本所造成的。

圖4：當(dāng)前的生成算法很難對(duì)包含多個(gè)相互作用的物體進(jìn)行生成，如左邊的StackGan算法 [4]。右邊的sg2im算法則一定程度上擁有潛力解決這個(gè)問(wèn)題 [5]。

因此，Stanford大學(xué)CV組的Johnson等人在CVPR2018中提出了將文本到圖像的生成拆分為若干個(gè)更加可控的子問(wèn)題的想法 [5]。這用到了他們之前在CVPR2015中提出的一種新的場(chǎng)景表達(dá)方式 —— 場(chǎng)景圖（Scene Graph）和語(yǔ)義構(gòu)圖（Semantic Layout） [2]。

圖5：場(chǎng)景圖和語(yǔ)義構(gòu)圖示意 [6]。

場(chǎng)景圖是一種有向圖，含有實(shí)體、屬性、關(guān)系三種要素，可以看做是一種語(yǔ)義模態(tài)下的結(jié)構(gòu)化表達(dá)。

每個(gè)場(chǎng)景圖中的實(shí)體，在圖像中會(huì)有一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的bbox。如果不看圖像本身，單看圖中所有的bbox，就形成了一幅圖像的語(yǔ)義構(gòu)圖，因此可以將語(yǔ)義構(gòu)圖看作是一種具有普遍含義的圖像結(jié)構(gòu)化表達(dá)。

表1：結(jié)構(gòu)名稱(chēng)及所屬模態(tài)對(duì)照表。

2.2 如何解決？—— 我們眼中的大框架

站在大牛們的肩膀上，我們眼中從文本到圖像的生成大致分為下面幾個(gè)子任務(wù)：

表2：由文本生成圖像任務(wù)拆分而來(lái)的子任務(wù)列表。

為了達(dá)到可控生成，信息逐步升維的目的，整個(gè)過(guò)程大致可拆分為上述子任務(wù)。每個(gè)子任務(wù)都有相應(yīng)的一些工作，在此不一一具體展開(kāi)。

2.3 論文的關(guān)注點(diǎn)

論文專(zhuān)注于解決子任務(wù)3：如何由場(chǎng)景圖生成場(chǎng)景構(gòu)圖？

這個(gè)任務(wù)之所以重要，是因?yàn)橛蛇@個(gè)任務(wù)而始，結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義態(tài)的信息得以“想象”為圖像的結(jié)構(gòu)化表達(dá)，是賦予機(jī)器以視覺(jué)想象力的關(guān)鍵所在。

3. 論文的動(dòng)機(jī)及貢獻(xiàn)

3.1 當(dāng)前的問(wèn)題

| 3.1.1 最接近的工作與組合爆炸問(wèn)題

圖6：sg2im利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)，以場(chǎng)景圖整體作為輸入，生成語(yǔ)義構(gòu)圖整體 [5]。

最接近的工作來(lái)自Stanford Johnson等人在CVPR2018中發(fā)表的sg2im算法 [5]（如圖6）。他們首先利用一個(gè)圖卷積網(wǎng)絡(luò)將每個(gè)實(shí)體進(jìn)行特征嵌入，繼而用這些特征通過(guò)一個(gè)object layout網(wǎng)絡(luò)去生成語(yǔ)義構(gòu)圖。他們采用的生成方式是由場(chǎng)景圖整體到語(yǔ)義構(gòu)圖整體。場(chǎng)景圖整體中會(huì)包含若干個(gè)實(shí)體和關(guān)系，這些實(shí)體和關(guān)系的組合所形成的場(chǎng)景圖變化極多，使得模型難以有效表達(dá)如此多的變化，最終導(dǎo)致了語(yǔ)義構(gòu)圖學(xué)習(xí)效果的不理想。我們稱(chēng)之為組合爆炸問(wèn)題。

| 3.1.2 語(yǔ)義構(gòu)圖評(píng)價(jià)指標(biāo)的缺失

另一大挑戰(zhàn)是：如何直接自動(dòng)化評(píng)價(jià)語(yǔ)義構(gòu)圖生成的好壞？

過(guò)去絕大部分工作采用間接自動(dòng)化評(píng)價(jià)的方式進(jìn)行，對(duì)由語(yǔ)義構(gòu)圖生成后的圖像給予打分，利用Inception score或Image captioning score。這樣做根本無(wú)法評(píng)價(jià)語(yǔ)義構(gòu)圖的生成好壞，很大程度上只評(píng)估了最終的GAN網(wǎng)絡(luò)是否有效。很多工作還加入了人工評(píng)分，雖給出了評(píng)分結(jié)果，但其幾乎不可能被完全復(fù)現(xiàn)，這極大地阻礙了本領(lǐng)域的發(fā)展。

3.2 Seq-SG2SL的動(dòng)機(jī)

Seq-SG2SL是我們針對(duì)組合爆炸問(wèn)題提出的一個(gè)由場(chǎng)景圖生成語(yǔ)義構(gòu)圖的框架。本節(jié)不談框架本身，先講個(gè)故事。

故事背景：老師需要教學(xué)生學(xué)習(xí)如何通過(guò)看建筑圖紙去建樓。如圖7。

圖7：上圖是建筑圖紙示意，下圖是建成的房間示意（圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)）。

A老師教快班。他指著一摞厚厚的圖紙對(duì)學(xué)生們說(shuō)：“看，這是之前的圖紙，上面有按圖紙建好的大樓地址，你們拿這些圖紙去看看那些大樓，應(yīng)該就能悟出來(lái)大樓是怎么建的了。以后我給你一張新圖紙，你們就能建出大樓了。”學(xué)生們按照A老師的方法，紛紛去學(xué)了。當(dāng)A老師測(cè)驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)，幾乎沒(méi)有學(xué)生可以照?qǐng)D紙蓋出大樓，A老師生氣地說(shuō)：“還快班呢，這群學(xué)生也太沒(méi)有悟性了，舉一反三都不會(huì)。”

B老師教慢班。他對(duì)學(xué)生們說(shuō)：“我給大家一些圖紙，今天我先教大家怎么建客廳，明天教怎么建廚房。我們的目標(biāo)是先把每個(gè)房間的建造套路學(xué)到，再教大家怎么串起來(lái)建一整間房。最后再教你們?cè)趺唇潣恰？纯催@些圖紙，不必著急，我會(huì)告訴你們每一部分都和實(shí)際建筑里的哪一部分相對(duì)應(yīng)，雖然整棟建筑看起來(lái)都不一樣，但這些局部是很有套路的，掌握以后保管你們都會(huì)蓋大樓。”果然，在B老師的悉心教導(dǎo)下，所有同學(xué)都很快通過(guò)了測(cè)驗(yàn)，連小笨笨源方都學(xué)會(huì)了怎么看圖紙建大樓。

故事中，A老師的學(xué)生雖然是快班的，都很聰明，但是大樓千變?nèi)f化，學(xué)生們通過(guò)這些圖紙很難學(xué)到其中的共性。而B(niǎo)老師的學(xué)生，雖然整體學(xué)習(xí)比較慢，記性也不好，但B老師通過(guò)教授建大樓所需要的一些基礎(chǔ)知識(shí)，將這些具有共性的要點(diǎn)教給學(xué)生，結(jié)果笨鳥(niǎo)得以先飛。

場(chǎng)景圖就好比建筑圖紙，語(yǔ)義構(gòu)圖就好比大樓。A老師的教學(xué)方法其實(shí)就遇到了組合爆炸的問(wèn)題，B老師通過(guò)教授最基礎(chǔ)的建樓操作避免了組合爆炸的問(wèn)題。

由此啟發(fā)，我們提出了一種全新的視角，去看待由場(chǎng)景圖生成語(yǔ)義構(gòu)圖的問(wèn)題。語(yǔ)義構(gòu)圖是一個(gè)結(jié)果，我們要學(xué)習(xí)的不應(yīng)該是直接這個(gè)結(jié)果，而是產(chǎn)生這個(gè)結(jié)果的過(guò)程。通過(guò)對(duì)更基礎(chǔ)單元的學(xué)習(xí)，解決組合爆炸問(wèn)題。

3.3 SLEU的動(dòng)機(jī)

為了解決缺乏直接自動(dòng)化評(píng)估指標(biāo)的問(wèn)題，我們提出了一個(gè)新指標(biāo)：semantic layout evaluation understudy，簡(jiǎn)稱(chēng)SLEU。這個(gè)指標(biāo)是受到著名的機(jī)器翻譯指標(biāo)BLEU啟發(fā)而來(lái)。

背后的邏輯是這樣的：

1）要想完成自動(dòng)化評(píng)估，必須需要真值。
2）SLEU的設(shè)計(jì)目的就是要度量一個(gè)生成的語(yǔ)義構(gòu)圖與真值之間的差異。

因此，遵循上述邏輯，我們類(lèi)比了機(jī)器翻譯指標(biāo)BLEU的設(shè)計(jì)，將BLEU的基本概念由1D擴(kuò)展到2D，提出了SLEU。

3.4 論文的貢獻(xiàn)

1）提出了一個(gè)新的框架Seq-SG2SL，將語(yǔ)義構(gòu)圖看作是一系列過(guò)程疊加的結(jié)果。和以往方法不同，AI學(xué)的是生成過(guò)程而不是結(jié)果。這種序列到序列的學(xué)習(xí)方式可以解決組合爆炸問(wèn)題。

2）提出了一個(gè)直接自動(dòng)化評(píng)價(jià)語(yǔ)義構(gòu)圖生成好壞的指標(biāo)SLEU，將會(huì)解決本領(lǐng)域存在的結(jié)果復(fù)現(xiàn)問(wèn)題，為不同構(gòu)圖生成方法的直接比較提供基礎(chǔ)。

4. 方法要點(diǎn)簡(jiǎn)述

4.1 Seq-SG2SL框架

圖8：Seq-SG2SL框架。

什么決定了一張語(yǔ)義構(gòu)圖呢？是關(guān)系。因此，一個(gè)場(chǎng)景圖中的關(guān)系三元組（主 - 謂 - 賓），決定了組成一張語(yǔ)義構(gòu)圖中的主語(yǔ)和賓語(yǔ)所對(duì)應(yīng)的兩個(gè)bbox。其中主語(yǔ)和賓語(yǔ)所對(duì)應(yīng)的bbox，分別稱(chēng)為視覺(jué)主語(yǔ)（visual subject）和視覺(jué)賓語(yǔ)（visual object）。

由此，產(chǎn)生語(yǔ)義構(gòu)圖的過(guò)程可拆解為一系列基礎(chǔ)動(dòng)作片段，每一個(gè)基礎(chǔ)動(dòng)作片段稱(chēng)為一個(gè)brick-action code segments （BACS）。每一個(gè)BACS執(zhí)行的操作就是將一個(gè)視覺(jué)主語(yǔ)和一個(gè)視覺(jué)賓語(yǔ)擺放到語(yǔ)義構(gòu)圖中，分別調(diào)整他們的類(lèi)別，位置以及大小。而每一BACS恰恰由其在場(chǎng)景圖中所對(duì)應(yīng)的關(guān)系三元組所決定。一個(gè)關(guān)系三元組主-謂-賓順序相接，三個(gè)詞組成了一個(gè)基礎(chǔ)語(yǔ)義片段，我們叫做一個(gè)semantic fragments（SF）。如圖8，tree by sidewalk就是一個(gè)SF，它對(duì)應(yīng)的圖中BACS Sequence所示的那10個(gè)code（c0002 … h14）就是一個(gè)BACS，而這10個(gè)code執(zhí)行的結(jié)果就是最右側(cè)layout圖中tree和sidewalk兩個(gè)bbox。

將一系列SF進(jìn)行串聯(lián)，形成了SF序列（SF sequence）。這個(gè)SF序列所對(duì)應(yīng)的是一個(gè)由每一個(gè)對(duì)應(yīng)BACS所串聯(lián)形成的序列（BACS sequence）。這兩個(gè)序列，就像兩種語(yǔ)言，我們需要做的只是讓機(jī)器學(xué)習(xí)從SF語(yǔ)言“翻譯”到BACS語(yǔ)言就好啦。當(dāng)然，為了保有scene graph中的有向圖信息，我們額外維護(hù)了一個(gè)節(jié)點(diǎn)序列（Node sequence），主要為了確定sequence中的哪些實(shí)體屬于同一個(gè)實(shí)體，并且能夠通過(guò)節(jié)點(diǎn)序列直接將場(chǎng)景圖中的實(shí)體屬性傳遞到語(yǔ)義構(gòu)圖中的bbox上。這樣，整個(gè)Seq-SG2SL框架做到了靈活且通用。

回想一下，這個(gè)過(guò)程是不是像我們之前講過(guò)的那個(gè)老師教學(xué)生從設(shè)計(jì)圖紙建樓的故事。我們看到了設(shè)計(jì)圖紙（scene graph）中的一個(gè)局部（一個(gè)SF），然后我們?nèi)W(xué)習(xí)大樓（semantic layout）中的這個(gè)對(duì)應(yīng)局部是怎么建的（學(xué)習(xí)一個(gè)BACS），最后再綜合，教學(xué)生去建整幢建筑。這樣做是不是很直觀，也符合客觀規(guī)律，我們不要求我們的學(xué)生（模型）都是天才般的存在，但是需要我們這個(gè)老師教授方式得法，才能最終達(dá)到好的效果。

框架的主要思想就講完了，細(xì)節(jié)的話感興趣的讀者可以去看論文。

4.2 SLEU指標(biāo)

在介紹SLEU之前，我們希望讀者已經(jīng)熟悉什么是機(jī)器翻譯中的BLEU指標(biāo)。

BLEU的基礎(chǔ)是n-gram。n-gram是指文本中連續(xù)出現(xiàn)的n個(gè)詞語(yǔ)（word），是基于（n-1）階馬爾科夫鏈的一種概率語(yǔ)言模型。簡(jiǎn)單地說(shuō)，其假設(shè)當(dāng)前第n個(gè)詞出現(xiàn)的概率，僅取決于其前（n-1）個(gè)詞，而跟更前的詞無(wú)關(guān)。在機(jī)器翻譯中，BLEU評(píng)估的基本單位是word，一個(gè)unigram代表一個(gè)word，評(píng)估翻譯的充分性，而較長(zhǎng)的n-gram代表一個(gè)word序列，評(píng)估翻譯的流暢性。BLEU的思想是將句子拆分為n-grams，評(píng)估局部相似度，進(jìn)而對(duì)整體翻譯效果進(jìn)行打分。

對(duì)于機(jī)器翻譯而言，最小可拆分單元是一個(gè)word，那對(duì)于語(yǔ)義構(gòu)圖生成問(wèn)題而言，最小可拆分單元又是什么？是一個(gè)關(guān)系。因此，對(duì)于語(yǔ)義構(gòu)圖生成來(lái)說(shuō)，我們的unigram變?yōu)榱艘粋€(gè)關(guān)系。評(píng)估充分性就是評(píng)估單個(gè)關(guān)系是否匹配；評(píng)估流暢性就是評(píng)估n個(gè)關(guān)系是否會(huì)同時(shí)匹配。我們同樣做了n階馬爾科夫鏈的假設(shè)，即：一個(gè)關(guān)系的出現(xiàn)，只取決于不超過(guò)（n-1）個(gè)其他關(guān)系，而和更多的關(guān)系無(wú)關(guān)。由于場(chǎng)景圖和語(yǔ)義構(gòu)圖中的物體是一一對(duì)應(yīng)的，因此沒(méi)有precision和recall的概念，我們稱(chēng)對(duì)單個(gè)關(guān)系的評(píng)估，叫做unigram accuracy，而對(duì)多個(gè)關(guān)系的評(píng)估叫做n-gram accuracy。

具體設(shè)計(jì)我就不在這里細(xì)講了，將關(guān)系看做unigram是我們的核心思想。我們的工作只是將這個(gè)概念設(shè)計(jì)出來(lái)，將BLEU的概念由1D推廣到2D罷了。感興趣的讀者可以參考論文，指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)也將會(huì)開(kāi)源。

5. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果預(yù)覽

圖9：由Seq-SG2SL框架在測(cè)試集上的一些結(jié)果展示。

上圖是一些利用Seq-SG2SL在測(cè)試集上的生成的結(jié)果，其中第一行為輸入，第二行為生成的語(yǔ)義構(gòu)圖，第三行是一個(gè)參考的語(yǔ)義構(gòu)圖及其對(duì)應(yīng)圖像。可以看出，我們的結(jié)果可以對(duì)含有多個(gè)關(guān)系的復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行構(gòu)圖生成。

這里只做個(gè)引子，更多定量的分析在論文中詳細(xì)闡述，主要包括與baseline算法的比較，以及一些關(guān)于具體設(shè)計(jì)的必要性實(shí)驗(yàn)等。由于只是導(dǎo)讀，結(jié)論及未來(lái)工作等在此也概不贅述啦，感興趣的讀者可以直接看論文。

本文是ICCV 2019錄用論文《Seq-SG2SL：基于序列到序列學(xué)習(xí)的由場(chǎng)景圖生成語(yǔ)義構(gòu)圖的算法》的導(dǎo)讀，并不涉及論文中的全部?jī)?nèi)容，只重點(diǎn)闡述我們對(duì)一些問(wèn)題的思考。雖以論文為背景，但行文上試圖以更科普的形式逐步展示給讀者，期望對(duì)后續(xù)研究及應(yīng)用場(chǎng)景有所啟發(fā)。

原文鏈接
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的给 AI 讲故事，如何教它脑补画面？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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