卷友们好，我是rumor。

图像生成长以来一直被生成GAN虽然统治GAN生成结果很逼真，但是多样性不如基于最大似然的方法（VAE、自回归模型等。DALL-E、VQGAN生成模型，模仿NLP成功，利用Transformer做图像生成，但这种方法有一个很大的缺点，那就是生成速度太慢。

Transformer-based基本参考图像生成NLP处理序列数据需要两个步骤：

1. Tokenization：自然语言是离散值，图像是连续值，想象NLP同样的处理必须先离散化，iGPT图像直接变成马赛克色块，ViT切成多块后分别进行线性映射，还有专门学习自编码器的方法encoder映射图像token，再用decoder还原

2. Autoregressive Prediction：用单向Transformer一个个token地面预测最终生成图像

虽然这种方法的生成结果还可以，但是直觉上没那么流畅。仔细想想人们是如何画画的。大多数人必须先画草稿，然后逐渐细化和填充颜色，从整体到局部，而不是从上到下从左到右填充像素。

MaskGIT核心思想是参考人的绘画逻辑，先生是其中的一部分token，逐步完善。

MaskGIT:MaskedGenerativeImageTransformer https://arxiv.org/abs/2202.04200

MaskGIT

MaskGIT模型结构如下：

对于Tokenization步骤，直接参考VQGAN学一个encoder-decoder。

在生成阶段，重复以下步骤：

1. 并行预测所有被子mask这个时候会给出概率最高的部分。token和概率值

2. 计算本轮保留token数目

3. 根据数量倒推概率值，不符合条件的继续mask回到步骤1重生

在训练阶段，不像BERT只mask掉15%，MaskGIT将随机选择各种值来模拟生成阶段的情况。

生成阶段的核心在于如何计算这一轮mask多少token，这个schedule函数有两个特点：

1. 连续函数定义域在0到1之间，值域在0到1之间

在对Linear、Concave、Convex三类函数实验后发现Cosine表现最好：

从最终效果可以看出，MaskGIT图像质量（FID、IS接近目前最好的分数)BigGAN，远胜速度VAGAN，在多样性（CAS分数)超越BigGAN：

同时，作者发现，MaskGIT在编辑图像方面有很大的潜力，尤其是class-conditioned image editing自回归模型基本做不到任务，GAN也很难做到，对MaskGIT但很容易推动一波鬼畜P图的发展(以下例子让我深深怀疑作者是猫控)：

总结

MaskGIT作者在文章中说，双向Transformer启发源于机器翻译的一些工作，但这是图像领域的第一份工作。MaskGIT的出发点与单向自回归相比，归更重要make sense，相信之后也看到一些相关改进。

其中我想到了一点，也是从直觉出发的，我们人在画画的时候，难免会改变草图，而MaskGIT没有改变的机会，也没有更好的机会soft mask方法或迭代策略可以生成token迭代可能会超过GAN的生成质量了。

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