基于Token Pyramid Pooling的Style Adapter学习方法，结合双视图平衡损失函数，用于不平衡的糖尿病视网膜病变分级问题

《Pattern Recognition》：Token Pyramid Pooling-Driven Style Adapter Learning with Dual-View Balanced Loss for Imbalanced Diabetic Retinopathy Grading

区域风格校正网络通过双分支架构解决人物图像生成中的纹理细节不足问题，姿态转移分支生成目标姿态初步图像，区域风格校正分支利用残差图优化纹理并引入风格一致性约束确保生成图像与源图风格匹配，同时采用双注意力机制增强纹理转换效果。

　　人像生成是一项具有挑战性的任务，它在许多以人为核心的领域中得到了广泛应用，如虚拟现实、影视制作和数据增强。该任务的核心在于，根据给定的源图像生成具有特定姿态的人像外观纹理。然而，外观纹理的生成面临诸多挑战，主要受到姿态转换、遮挡关系和视角变化等因素的影响。传统的方法通常依赖于图形渲染和物理模型，但由于计算和时间成本较高，限制了这些技术的普及。尽管深度生成网络为这一任务提供了有效的解决方案，但目前的方法在生成纹理细节方面表现不佳。

当前的人像生成方法大多集中在将源图像的纹理特征转移到目标姿态上，但忽略了源图像对生成结果的约束作用。因此，本文提出了一种区域风格校正网络，旨在利用源图像的风格信息来提升生成人像的纹理质量。该网络包含两个主要分支：姿态转换分支和区域风格校正分支。姿态转换分支负责将源图像中的人物转换为目标姿态，并获取初步的纹理特征，作为后续区域风格补偿模块的内容输入。这一分支引入了人物区域分割信息，并将许多方法中使用的全局特征建模转变为区域特征建模，以避免不同区域之间的相互干扰。为了尽可能保留源图像的纹理细节，我们设计了一个基于双注意力的纹理转换模块，用于姿态转换过程中学习源特征与生成特征之间的关系，并通过注意力图进行特征融合。该模块从源图像中提取更有效的特征，以增强生成内容特征，为第二分支提供支持。

区域风格校正分支则专注于细化生成的纹理细节，使其更加接近源图像的风格。该分支包含两种风格校正操作：区域风格补偿和区域风格一致性约束。不同于传统的风格迁移任务，我们不采用直接生成目标图像的策略，而是通过生成目标图像的区域残差图，利用源图像的形状无关风格特征来校正目标图像。值得注意的是，风格补偿是按区域进行的。我们摒弃了区域特征融合方案，而是直接从每个区域中提取风格特征，因为在一个独立区域中，纹理风格的高相似性和小方差意味着更容易和更准确地对齐风格。区域风格一致性约束则不论源图像和生成图像中对应区域的形状是否一致，都要求它们的纹理风格保持一致。为此，我们使用区域风格特征编码器提取生成人像的风格特征，并约束其与源图像风格特征的相似性，从而迫使网络保留更多源图像的纹理细节。

总的来说，本文提出的区域风格校正网络在多个方面进行了创新。首先，我们引入了区域信息和形状无关特征建模，这有助于更精准地对齐源图像和生成图像之间的风格分布。其次，我们设计了基于双注意力的纹理转换模块，用于学习源特征与目标特征之间的相关性，并在每个特征尺度上进行源到目标的纹理转换。这一模块能够更有效地保留源图像的纹理细节，从而提升生成图像的质量。此外，我们还提出了区域风格一致性约束，通过该机制实现了对源图像到生成图像的直接监督，即使在对应区域形状不一致的情况下，也能确保生成图像的风格与源图像保持一致。这种设计不仅提升了生成图像的细节质量，还增强了模型的鲁棒性。

在实验部分，我们对姿态转换和属性编辑任务进行了测试，结果表明所提出的模型在生成高质量纹理细节方面具有显著优势。相比于现有的方法，我们的模型能够更好地保留源图像的风格信息，同时在生成过程中避免了因姿态变化和遮挡导致的纹理丢失和过度平滑问题。实验结果还表明，我们的方法在保持生成图像与源图像之间风格一致性的同时，能够有效处理不同区域之间的风格对齐问题。这使得生成的图像在视觉上更加自然，细节更加丰富，符合实际应用场景的需求。

此外，本文提出的模型在实际应用中具有较高的可扩展性。通过区域风格校正机制，我们能够在生成过程中灵活调整不同区域的风格，使其更加符合目标姿态的要求。这种区域级的处理方式不仅提升了生成图像的细节质量，还增强了模型的泛化能力。在姿态转换任务中，模型能够根据目标姿态调整生成图像的布局，使其更加符合实际场景的需求。在属性编辑任务中，模型能够根据用户提供的编辑指令，对生成图像的某些区域进行风格调整，从而实现更加精确的个性化生成。

本文的实验设计充分考虑了实际应用中的各种情况。我们选择了多个具有代表性的数据集，涵盖了不同的姿态和属性编辑任务。通过对比实验，我们验证了所提出的模型在不同任务中的有效性。实验结果表明，相比于现有的方法，我们的模型在生成高质量纹理细节方面具有明显优势。此外，我们还进行了消融实验，以验证各个组件对模型性能的影响。实验结果表明，区域风格校正机制和双注意力纹理转换模块在提升生成质量方面起到了关键作用，而区域风格一致性约束则进一步增强了模型的鲁棒性。

在实现细节方面，我们对姿态转换分支进行了详细的描述。该分支中的编码器通过五次卷积下采样操作，逐步提取源图像的特征。每个下采样块包含卷积、归一化和激活操作，并将输入图像以2倍的比例进行下采样。我们从源图像的区域特征中提取多尺度特征，并保留每个卷积下采样块生成的参考特征，用于纹理转换模块。姿态编码器采用与源编码器相似的架构，以确保生成图像能够准确反映目标姿态的要求。通过这种方式，我们能够在生成过程中保持较高的细节质量，同时避免因姿态变化导致的纹理丢失问题。

在区域风格校正分支中，我们设计了区域风格补偿模块和区域风格一致性约束模块。区域风格补偿模块通过生成目标图像的区域残差图，将源图像的形状无关风格特征应用于生成图像的相应区域。这一模块能够有效地校正生成图像的风格，使其更加接近源图像。区域风格一致性约束模块则通过约束生成图像与源图像对应区域的风格相似性，进一步提升生成图像的质量。这一模块能够确保生成图像在不同区域之间保持一致的风格，从而避免因区域风格不一致导致的视觉不协调问题。

本文的研究成果对于人像生成领域具有重要的意义。首先，我们提出了一种新的区域风格校正网络，能够更有效地保留源图像的风格信息，提升生成图像的细节质量。其次，我们设计了基于双注意力的纹理转换模块，能够更精准地学习源特征与目标特征之间的相关性，并在每个特征尺度上进行源到目标的纹理转换。这一模块能够显著提升生成图像的质量，使其更加自然和符合实际需求。此外，我们还提出了区域风格一致性约束机制，能够实现对源图像到生成图像的直接监督，即使在对应区域形状不一致的情况下，也能确保生成图像的风格与源图像保持一致。

综上所述，本文提出的区域风格校正网络在人像生成任务中具有显著优势。通过区域风格校正和双注意力纹理转换模块的设计，我们能够更有效地保留源图像的风格信息，提升生成图像的细节质量。区域风格一致性约束机制则进一步增强了模型的鲁棒性，确保生成图像在不同区域之间保持一致的风格。这些创新不仅提升了人像生成的效果，还为后续研究提供了新的思路和方法。本文的研究成果有望在虚拟现实、影视制作和数据增强等领域得到广泛应用，为相关技术的发展做出贡献。