IB-GAN: Disentangled Representation Learning with Information Bottleneck Generative Adversarial Networks

📄 arXiv: 2510.20165v1 📥 PDF

作者: Insu Jeon, Wonkwang Lee, Myeongjang Pyeon, Gunhee Kim

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-23

备注: Published in the Proceedings of the Thirty Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021), paper number 7926

DOI: 10.1609/aaai.v35i9.16967

💡 一句话要点

提出IB-GAN，利用信息瓶颈改进GAN的解耦表示学习。

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

关键词: 生成对抗网络 信息瓶颈 解耦表示学习 无监督学习 互信息

📋 核心要点

  1. 现有GAN在解耦表示学习方面存在挑战，难以有效控制和解释潜在空间。
  2. IB-GAN通过在生成器中间层引入信息瓶颈约束，迫使潜在空间学习解耦的表示。
  3. 实验表明，IB-GAN在解耦性能和生成质量上均优于InfoGAN和β-VAE等基线模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的基于GAN的无监督模型，用于解耦表示学习。该模型名为IB-GAN，其设计灵感来源于将信息瓶颈（IB）框架应用于GAN的优化。IB-GAN的架构与InfoGAN部分相似，但存在关键差异：生成器的中间层被用于约束输入和生成输出之间的互信息。这个中间随机层可以作为一个可学习的潜在分布，与生成器联合端到端地训练。因此，IB-GAN的生成器能够以解耦和可解释的方式利用潜在空间。在dSprites和Color-dSprites数据集上的实验表明，IB-GAN实现了与最先进的β-VAE相当的解耦分数，并且优于InfoGAN。此外，在CelebA和3D Chairs数据集上，IB-GAN生成的样本在视觉质量和多样性方面通常优于β-VAE和InfoGAN（通过FID评分衡量）。

🔬 方法详解

问题定义：现有的GAN模型在无监督解耦表示学习中，难以保证潜在空间学习到真正解耦且可解释的特征。InfoGAN虽然尝试通过最大化输入和生成输出之间的互信息来实现解耦，但效果有限。其痛点在于对潜在空间的约束不够直接和有效，导致潜在变量仍然可能纠缠在一起。

核心思路：IB-GAN的核心思路是将信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）原则引入GAN的生成器中。具体来说，在生成器的中间层设置一个随机层，并约束生成器的输入和最终生成结果之间的互信息。通过最小化互信息，迫使中间层的潜在变量学习到最简洁、最有效的表示，从而实现解耦。

技术框架：IB-GAN的整体架构类似于InfoGAN，包含一个生成器G和一个判别器D。与InfoGAN不同的是，IB-GAN在生成器G的中间层引入了一个随机层z，并添加了一个额外的损失函数来约束输入c和生成结果G(c, z)之间的互信息I(c; G(c, z))。整个训练过程采用对抗训练的方式，同时优化生成器和判别器。

关键创新：IB-GAN最重要的创新在于将信息瓶颈原则应用于GAN的生成器中间层。通过约束输入和生成输出之间的互信息，迫使中间层的潜在变量学习到解耦的表示。这种方法比InfoGAN直接最大化互信息更有效，因为它直接限制了潜在变量的信息量，从而避免了潜在变量纠缠在一起。

关键设计：IB-GAN的关键设计包括：1) 在生成器中间层引入随机层z；2) 使用互信息估计器来估计输入c和生成结果G(c, z)之间的互信息I(c; G(c, z))；3) 添加一个额外的损失函数λI(c; G(c, z))来约束互信息，其中λ是一个超参数，用于控制互信息的约束强度。损失函数的设计需要平衡生成质量和解耦性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，IB-GAN在dSprites和Color-dSprites数据集上取得了与β-VAE相当的解耦分数，并且优于InfoGAN。在CelebA和3D Chairs数据集上，IB-GAN生成的样本在视觉质量和多样性方面通常优于β-VAE和InfoGAN，通过FID评分衡量。这些结果表明，IB-GAN在解耦表示学习和生成质量方面都具有优势。

🎯 应用场景

IB-GAN的潜在应用领域包括图像生成、图像编辑、风格迁移和数据增强等。通过解耦表示学习，IB-GAN可以生成具有更好可控性和可解释性的图像，从而在这些应用中提供更灵活和强大的工具。此外，IB-GAN还可以用于发现数据中隐藏的结构和模式，从而为数据分析和理解提供新的视角。

📄 摘要（原文）

We propose a new GAN-based unsupervised model for disentangled representation learning. The new model is discovered in an attempt to utilize the Information Bottleneck (IB) framework to the optimization of GAN, thereby named IB-GAN. The architecture of IB-GAN is partially similar to that of InfoGAN but has a critical difference; an intermediate layer of the generator is leveraged to constrain the mutual information between the input and the generated output. The intermediate stochastic layer can serve as a learnable latent distribution that is trained with the generator jointly in an end-to-end fashion. As a result, the generator of IB-GAN can harness the latent space in a disentangled and interpretable manner. With the experiments on dSprites and Color-dSprites dataset, we demonstrate that IB-GAN achieves competitive disentanglement scores to those of state-of-the-art \b{eta}-VAEs and outperforms InfoGAN. Moreover, the visual quality and the diversity of samples generated by IB-GAN are often better than those by \b{eta}-VAEs and Info-GAN in terms of FID score on CelebA and 3D Chairs dataset.