为什么关注这两个模型

最近在看 AI 大模型的前沿技术。了解到 adobe 新出的 videogigagan 大模型支持用户上传一个比较模糊的视频，然后用 GigaGan 框架生成对应的高清晰度的视频，生成的效果非常不错。效果可以参考：https://videogigagandream.com/zh#VideoGigaGan-Collections。 之前有在 replcaite 上看到图片修复的模型，它能支持将清晰度不高的照片进行还原。还原后的效果也很不错，了解后发现用的是 SwinIR 框架。如果将视频拆分为 1 秒 24 帧的图片，对每一帧的图片进行高清晰度化，理论上是不是也能达到类似的效果? 所以就想关注这两个模型背后用到的框架是怎么样的。

什么是 GigaGan 框架

“Gigapixel Generative Adversarial Network”，即“千兆像素生成对抗网络”

基本原理

生成式对抗网络（GAN）包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成尽可能接近真实的图像，而判别器的任务则是区分生成的图像和真实图像。
这两个网络在训练过程中相互竞争：生成器试图“欺骗”判别器，而判别器则试图不被欺骗，准确识别出生成的图像。这种机制推动了生成器生成更高质量的图像。

训练过程

生成式对抗网络（GAN）的训练过程可以想象成一个画家（生成器）和一个鉴赏家（判别器）之间的博弈。

画家的任务：画家的目标是画出足以以假乱真的画作，让人们相信那是真的艺术作品。在GAN中，生成器（画家）的任务是创建看起来像真实数据的新数据。比如，如果我们在训练一个生成图片的GAN，生成器的目标就是创造出新的图片，这些图片看起来像是来自训练集的真实图片。
鉴赏家的任务：鉴赏家的工作是要分辨出哪些是真正的艺术品，哪些是伪造的。在GAN中，判别器（鉴赏家）的任务是判断输入的数据是真实的（来自真实数据集）还是假的（由生成器生成）。
训练过程：
步骤一：生成器尝试创作一张图片。
步骤二：判别器查看这张图片，尝试判断它是真实的还是由生成器制作的。
步骤三：根据判别器的判断结果，两个网络都会进行调整。如果生成器制作的图片骗过了判别器，那么生成器做得很好，会向这个方向继续改进；如果判别器正确识别出了生成的图片，那么判别器做得好，生成器则需要找到新的方法来改善其作品。
迭代优化：这个过程会不断重复，生成器和判别器都在不断学习和适应对方的策略。生成器不断提高其生成假图片的技术，而判别器则不断提高其识别真假图片的能力。
通过这样的对抗训练，生成器最终能够生成高质量、逼真的图片，判别器也能高效准确地区分真假图片。整个过程就像一场拉锯战，双方都在不断进步，最终达到一种动态平衡。

优势和局限性

GAN 的训练通常是挑战性的，需要仔细调整超参数和训练策略，以防止模式崩溃（mode collapse）或训练不稳定。
GAN 能够在多种任务中生成高质量的图像，例如图像合成、风格转换和超分辨率等。
优势：

GAN 能生成非常逼真的图像，特别是在人脸和自然景观等领域表现出色。
它提供了强大的生成能力，可以用于复杂的图像生成任务。
局限性：

GAN 训练过程可能非常不稳定，需要精心设计网络架构和损失函数。
对于超参数和训练数据的要求较高。

什么是SwinIR框架

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的架构，专为视觉任务设计。它通过在局部窗口内进行自注意力计算，有效减少了计算复杂性，同时允许跨窗口的信息交互。
Swin Transformer 的层次结构设计使其能够处理不同尺度的图像，从而适应各种分辨率的输入。

训练过程

1. 正向传播
   输入处理：在训练开始前，首先将输入数据（例如图像）预处理成模型所需的格式。对于 Swin Transformer，这通常意味着调整图像大小、归一化和可能的数据增强。
   通过网络传播：输入数据被送入 Swin Transformer 的网络结构。Swin Transformer 的核心特征是其分层和窗口化的自注意力机制。在每一层，模型会对输入特征进行转换，逐步提取出更加复杂和高级的特征。每一层的输出都会成为下一层的输入。
2. 损失计算
   输出与真实标签比较：模型的输出通常是根据特定任务（如分类、分割等）而定的。输出会与真实的标签或数据进行比较，根据比较结果计算损失值。损失函数是衡量模型输出与实际数据之间差异的函数，常见的损失函数包括交叉熵损失（用于分类任务）和均方误差损失（用于回归任务）。
3. 反向传播
   计算梯度：一旦损失被计算出来，接下来就是使用反向传播算法来计算网络参数关于损失函数的梯度。反向传播从网络的输出层开始，逆向通过网络的每一层，利用链式法则逐层计算每个权重的梯度。
   梯度是损失函数对每个参数的导数，它指示了损失函数随参数变化的方向和幅度。
4. 参数更新
   应用梯度下降：在计算出梯度后，使用梯度下降或其变体（如Adam、RMSprop等优化算法）来更新网络中的权重和偏置。梯度下降的基本思想是减少损失，具体做法是在梯度指向的方向上对参数进行调整，即向梯度的反方向更新参数。
   学习率：学习率是控制梯度下降步长的超参数，它决定了在优化过程中每一步更新的幅度。过高的学习率可能导致训练过程不稳定，而过低的学习率则会导致训练速度过慢。
5. 迭代优化
   重复过程：上述过程在多个训练周期（epoch）中重复进行，每个周期都会处理整个或部分训练数据集。随着训练的进行，模型的参数逐渐调整，损失函数的值通常会逐渐降低，模型的表现（如准确度）也相应提高。
   通过这种方式，Swin Transformer 和其他基于深度学习的模型能够从数据中学习到复杂的特征和模式，不断优化自己的表现，以更好地完成特定的视觉任务。

上述的过程有点难以理解，所以更通俗点的介绍是

1. 输入数据：
   首先，你给机器人看很多已经标记好是猫还是狗的图片。这就是训练数据。
2. 机器人做出预测：
   机器人看每一张图片，根据它当前的知识（模型参数），猜测图片是猫还是狗。
3. 评估预测：
   机器人的猜测和实际标签对比，看看它猜得对不对。这个对比过程通过一个数学公式（损失函数）来计算，这个公式可以告诉我们机器人猜错的程度。简单来说，就是计算机器人的错误有多严重。
4. 学习从错误中改进：
   接下来，机器人需要从错误中学习。这个通过反向传播来实现，它可以精确地告诉每一个“脑细胞”（模型参数）应该如何调整自己，以便下次能做出更好的预测。
   每个脑细胞根据它对错误贡献的大小来调整，这种调整就是通过梯度下降算法来实现的。梯度就是指向损失（错误）增加最快的方向，梯度下降则是往这个方向的反向走，从而减少错误。
5. 重复练习：
   这个过程不断重复，每次机器人都会根据反馈调整自己的“脑细胞”。通过不断地练习，机器人的猜测会越来越准确。

优势和局限性

Swin Transformer 的训练与常规的深度学习模型类似，使用反向传播和梯度下降等方法进行优化。
它的模型参数可以通过预训练进一步优化，以适应特定的任务，如图像分类、目标检测或图像超分辨率。
优势：

Swin Transformer 在处理大规模视觉任务时，计算效率高，尤其适合于高分辨率图像。
它的多尺度特性使其在图像恢复和分析任务中表现出色，能够恢复图像的细节。
局限性：

虽然 Transformer 的计算复杂性已经通过 Swin Transformer 得到改进，但它仍然需要较大的计算资源，尤其是在训练大型模型时。
需要大量的训练数据来实现最佳性能。

这两个框架的对比

生成式对抗网络（GAN）和 Swin Transformer 在架构设计和应用目标上有根本的不同。GAN 侧重于通过竞争机制生成高质量图像，适用于任何需要高质量生成图像的场景。而 Swin Transformer 则侧重于通过 Transformer 架构提升视觉任务的处理效率和效果，特别适用于需要处理高分辨率图像或复杂视觉任务的场景。