Video to Video Generative Adversarial Network for Few-shot Learning Based on Policy Gradient

📄 arXiv: 2410.20657v1 📥 PDF

作者: Yintai Ma, Diego Klabjan, Jean Utke

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-10-28

备注: 18 pages, 11 figures, submitting to IEEE TNNLS

💡 一句话要点

提出基于策略梯度的RL-V2V-GAN，用于少样本视频到视频的生成。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频生成 生成对抗网络 强化学习 少样本学习 视频合成

📋 核心要点

  1. 现有视频到视频合成方法通常需要配对的输入数据，限制了其在少样本场景下的应用。
  2. 论文提出RL-V2V-GAN，利用强化学习和GAN，学习源域到目标域的映射，无需配对数据。
  3. 实验结果表明，该方法能够生成时间连贯的视频，验证了其在视频合成方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的基于强化学习的深度神经网络方法RL-V2V-GAN，用于无监督条件视频到视频的合成。该方法旨在学习从源视频域到目标视频域的映射，同时保留源视频域的独特风格。我们使用策略梯度训练模型，并采用ConvLSTM层通过设计精细的GAN架构和结合时空对抗目标来捕获空间和时间信息。对抗损失有助于内容转换，同时保留风格。与需要配对输入的传统视频到视频合成方法不同，我们提出的方法更通用，因为它不需要配对输入。因此，在处理目标域中有限的视频时，即少样本学习，它特别有效。实验表明，RL-V2V-GAN可以产生时间上连贯的视频结果。这些结果突出了我们的方法在视频到视频合成方面进一步发展的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视频到视频合成方法通常需要配对的源视频和目标视频作为训练数据。然而，在许多实际应用场景中，获取配对的视频数据非常困难，尤其是在目标域视频数据稀缺的情况下，即少样本学习场景。这些方法难以有效工作，限制了其应用范围。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）和生成对抗网络（GAN）的结合，学习一个从源视频域到目标视频域的映射，而无需配对的训练数据。通过强化学习中的策略梯度方法，优化生成器，使其生成的视频在目标域中具有更高的真实度，同时保留源视频的风格。

技术框架：RL-V2V-GAN的整体框架是一个GAN结构，包含一个生成器和一个判别器。生成器使用ConvLSTM层来捕获视频中的时空信息，将源视频转换为目标视频。判别器也使用ConvLSTM层，用于区分生成的视频和真实的目标视频。强化学习中的策略梯度算法被用于训练生成器，判别器则使用标准的GAN训练方法。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将强化学习引入到视频到视频的生成任务中，从而摆脱了对配对训练数据的依赖。通过策略梯度优化生成器，使其能够更好地适应目标域的分布，从而在少样本学习场景下表现出更好的性能。此外，时空对抗损失的设计也保证了生成视频的时间连贯性和风格一致性。

关键设计：生成器和判别器都采用了ConvLSTM结构，以有效捕捉视频的时空信息。策略梯度算法用于优化生成器，奖励函数基于判别器的输出，鼓励生成器生成更逼真的目标视频。对抗损失函数包括空间对抗损失和时间对抗损失，分别用于保证生成图像的真实性和视频的时间连贯性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RL-V2V-GAN在少样本视频到视频生成任务中表现出色，能够生成时间连贯且风格一致的视频。与传统的需要配对数据的视频合成方法相比，该方法在目标域数据有限的情况下具有显著优势。虽然论文中没有给出具体的性能指标，但视觉效果表明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频风格迁移、视频内容生成、视频修复等领域。例如，可以将一个城市的交通视频转换为另一个城市的风格，或者根据少量目标视频生成新的视频内容。该方法在数据稀缺场景下具有优势，未来有望在更多视频处理任务中发挥作用。

📄 摘要（原文）

The development of sophisticated models for video-to-video synthesis has been facilitated by recent advances in deep reinforcement learning and generative adversarial networks (GANs). In this paper, we propose RL-V2V-GAN, a new deep neural network approach based on reinforcement learning for unsupervised conditional video-to-video synthesis. While preserving the unique style of the source video domain, our approach aims to learn a mapping from a source video domain to a target video domain. We train the model using policy gradient and employ ConvLSTM layers to capture the spatial and temporal information by designing a fine-grained GAN architecture and incorporating spatio-temporal adversarial goals. The adversarial losses aid in content translation while preserving style. Unlike traditional video-to-video synthesis methods requiring paired inputs, our proposed approach is more general because it does not require paired inputs. Thus, when dealing with limited videos in the target domain, i.e., few-shot learning, it is particularly effective. Our experiments show that RL-V2V-GAN can produce temporally coherent video results. These results highlight the potential of our approach for further advances in video-to-video synthesis.