结合混合注意力的双判别生成对抗网络

图像生成任务中,如何提升生成图片的质量是一个关键问题。当前,生成对抗网络采用的多层卷积结构存在局部性归纳偏置的问题,无法准确聚焦关键信息,导致图像特征丢失严重,生成图像效果较差。为此,提出了结合混合注意力的双判别生成对抗网络(DDMA-GAN)。设计了一种混合注意力机制,利用通道注意力和空间注意力模块,从两个维度充分捕获图像特征信息;为解决单判别器存在判别误差的问题,提出一种双判别器结构,使用融合系数将判定结果融合,使回传参数更具客观性,并嵌入数据增强模块,进一步提升模型鲁棒性;采用铰链损失作为模型损失函数,最大化真假样本间的距离,明确决策边界。模型在公开数据集LSUN和CelebA上进行验证,实验结果表明,DDMA-GAN生成的图像更加真实,纹理细节更加丰富,其FID和MMD值均显著降低且优于其他常见模型,证明了模型的有效性。