随着计算机视觉和生成对抗网络（GAN）的发展，将手绘草图转换为逼真的图像成为可能。然而，传统的GAN模型在处理复杂结构和细节丰富的图像（如建筑草图）时，往往存在细节丢失和纹理模糊的问题。本文将聚焦于基于自注意力机制的GAN在建筑草图到图像合成中的细节优化，探讨如何通过自注意力机制提升图像合成的质量。
自注意力机制是近年来深度学习领域的一个重要突破，它能够捕捉数据中的长距离依赖关系，特别适用于处理全局信息和细节优化。在GAN中，自注意力机制可以通过计算特征图中任意两个位置之间的相关性，生成更加精细和连贯的图像。
本文将介绍一种基于自注意力机制的GAN架构，该架构主要由生成器和判别器两部分组成。生成器负责将建筑草图转换为逼真的图像，而判别器则用于评估生成图像的真实性。
生成器采用多层卷积神经网络，并在其中嵌入自注意力模块。自注意力模块的计算过程如下：
def self_attention(query, key, value, mask=None):
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(query.size(-1))
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, value)
return output
在这个模块中，查询（query）、键（key）和值（value）都是从生成器的中间层特征图中提取的。通过计算注意力权重，模型能够捕捉到特征图中不同位置之间的相关性，并生成更加精细的图像细节。
判别器同样采用多层卷积神经网络，并增加全连接层以输出判别结果。为了与生成器中的自注意力机制相匹配，判别器也可以考虑引入注意力机制，以提高对生成图像真实性的评估能力。
为了验证基于自注意力机制的GAN在建筑草图到图像合成中的效果，进行了多组实验。实验结果表明，与传统GAN模型相比，引入自注意力机制的GAN在细节优化方面表现出色，生成的图像更加逼真和细腻。
实验结果显示，基于自注意力机制的GAN在FID和IS指标上均优于传统GAN模型。特别是在处理复杂结构和细节丰富的建筑草图时，自注意力机制能够显著提升图像的合成质量。
本文提出了一种基于自注意力机制的GAN架构，用于建筑草图到图像合成的细节优化。实验结果表明，该架构在提升图像质量方面表现出色，具有广泛的应用前景。未来，将继续探索自注意力机制在GAN中的更多应用，以进一步提升图像合成的逼真度和细节丰富度。