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1--特征线性调制层的作用
2--特征线性调制层的实现
3--论文实例 1--特征线性调制层的作用 特征线性调制#xff08;Feature-wise Linear Modulation#xff0c;FiLM#xff09;层是一种神经网络模块#xff0c;它可以用来实现特征的条件调整。FiLM层的主要功能是对…目录
1--特征线性调制层的作用
2--特征线性调制层的实现
3--论文实例 1--特征线性调制层的作用 特征线性调制Feature-wise Linear ModulationFiLM层是一种神经网络模块它可以用来实现特征的条件调整。FiLM层的主要功能是对输入特征进行缩放scaling和偏移shifting并且这个缩放和偏移是可以学习的。 FiLM层的工作原理如下给定一个输入特征xFiLM层首先通过一个全连接层或其他形式的网络结构生成两个参数γ和β然后对输入特征进行缩放和偏移即y γ * x β。这里γ和β是与输入特征x同样大小的向量它们决定了对输入特征的缩放和偏移程度。 FiLM层的主要作用是实现特征的条件调整使得模型可以根据特定的条件例如来自其他模态的信息来调整特征的表示。这种机制在许多任务中都很有用例如在图像生成任务中FiLM层可以用来根据文本描述来调整生成的图像特征在视频理解任务中FiLM层可以用来根据音频信息来调整视频特征。 总的来说FiLM层是一种强大的特征调整工具它可以帮助模型更好地利用条件信息从而提高模型的性能。 2--特征线性调制层的实现
import torch
import torch.nn as nnclass FiLM(nn.Module):def __init__(self, input_dim, condition_dim):super(FiLM, self).__init__()# 全连接层用于生成γ和β参数self.fc_gamma nn.Linear(condition_dim, input_dim)self.fc_beta nn.Linear(condition_dim, input_dim)def forward(self, x, condition):# 根据条件特征获取缩放scale参数和移位参数shift即计算γ和β参数gamma self.fc_gamma(condition)beta self.fc_beta(condition)# 对输入特征x进行缩放和偏移实现条件特征调整输入特征y gamma * x beta return yif __name__ __main__:input_dim 64 # 输入特征condition_dim 128 # 条件特征# 创建一个FiLM层实例film_layer FiLM(input_dim, condition_dim)# 初始化输入特征x和条件特征conditionx torch.randn(1, input_dim)condition torch.randn(1, condition_dim)# 使用FiLM层对输入特征x进行条件调整y film_layer(x, condition)print(y.shape) # [1, 64]
3--论文实例
在Audio2Photoreal中利用音频特征来调整动作特征
import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrangeclass DenseFiLM(nn.Module):def __init__(self, embed_channels):super().__init__()self.embed_channels embed_channelsself.block nn.Sequential(nn.Mish(), nn.Linear(embed_channels, embed_channels * 2)) # nn.Mish()激活函数def forward(self, position): # position [B dim]pos_encoding self.block(position) # pos_encoding [B 2*dim]pos_encoding rearrange(pos_encoding, b c - b 1 c) # [B 1 2*dim]scale_shift pos_encoding.chunk(2, dim-1) # two [B 1 dim]return scale_shiftdef featurewise_affine(x, scale_shift):# 获取缩放因子和移位因子scale, shift scale_shift # scale [B 1 dim] shift [B 1 dim]return (scale 1) * x shift # 调整特征if __name__ __main__:B 2Frame_Residual_depth 20*4dim 64input_x torch.rand(B, Frame_Residual_depth, dim) # 运动特征condition_t torch.rand(B, dim) # 音频条件特征film DenseFiLM(dim)# 调用film(condition_t)获取缩放因子和移位因子output_x input_x featurewise_affine(input_x, film(condition_t)) # 通过print(output_x.shape) # [B, Frame_Residual_depth, dim]
