T2T-GANの概要とアルゴリズム及び実装例

T2T-GANの概要

T2T-GAN（Tokens-to-Token Generative Adversarial Network）は、Tokens-to-Token Vision Transformer（T2T-ViT） をベースにした画像生成のための GAN アーキテクチャで、従来の Vision Transformer（ViT）が抱える「局所性の欠如」や「データ効率の悪さ」を補う T2T-ViT の階層的トークン化機構を活かして、より高品質な画像生成を目指したモデルとなっている。

T2T-GANは、従来のViTベースGAN（例：ViT-GANやTransGAN）に見られた課題を克服し、より実用的で柔軟性の高い画像生成モデルとして設計されており、以下のような観点で、顕著な改善が見られる。

• まず、局所構造の把握において、従来のViTやTransGANでは画像を単純なパッチに分割して処理するため、局所的な空間情報を十分に捉えることが難しいという課題があった。T2T-GANでは、トークン融合による再帰的トークン化機構を用いることで、局所構造の理解が大きく強化されている。
• 次に、データ効率の観点では、従来のTransformerベースモデルは一般に大量の学習データを必要とする傾向があったが、T2T-GANは小規模なデータセットでも学習が安定するよう工夫されている。これは、T2T機構により効果的な特徴表現が得られるためである。
• また、階層的特徴抽出についても重要な改善点となっている。ViTやTransGANでは、パッチ単位での処理が主体であり、画像内の階層的な構造を捉えるのが難しいという制約があったた。T2T-GANでは、トークン再構成を通じて、自然な階層構造を学習可能となっており、より深い意味理解が実現されている。
• さらに、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）との置換性の面では、ViT系列モデルよりもT2T-GANの方がCNN的処理の性質を内包しているため、より柔軟に適応可能となっている。つまり、CNNに頼らない構成でありながら、同等またはそれ以上の性能と柔軟性を持ち合わせていると評価できる。

T2T-GANは、局所性とグローバル性を兼ね備えた表現能力を活かし、さまざまな画像生成・判別タスクに適用されている。特に以下のような応用において、その強みが発揮される。

まず、無条件画像生成の分野では、CIFAR-10やCelebAといった代表的な画像データセットを用いた画像生成に適用されている。この場合、ラベルや外部情報を与えず、純粋にノイズベクトルからリアルな画像を生成する能力が求められる。T2T-GANは、トークン階層を通じて細部まで一貫性のある画像を構築できるため、視覚的な自然さと多様性に優れた画像生成が可能となる。

次に、条件付き画像生成（Conditional Image Generation）では、与えられたラベルやテキスト情報を条件として、特定の意味内容を持つ画像を生成するタスクに応用される。T2T構造は、意味単位での情報統合能力に優れており、条件との整合性を保った画像生成を実現できる。

また、医用画像や衛星画像の生成といった高精細かつ構造情報が重視される領域でも、T2T-GANの強みが活かされる。これらの画像では、細かな局所構造と広域的な文脈を同時に再現する必要がある。T2T-ViTの再帰的トークン化は、こうした局所と全体構造の同時モデリングに非常に適しており、信頼性の高い画像合成を支援する。

さらに、判別器の強化という観点でもT2T-GANは注目される。DiscriminatorにT2T-ViT構造を採用することで、入力画像を単なる画素の集合としてではなく、意味的・構造的単位で理解する能力が向上する。これにより、本物・偽物の判定精度が上がり、GAN全体の学習を安定化させる効果も期待される。

関連するアルゴリズム

T2T-GAN（Tokens-to-Token GAN） に関連するアルゴリズムは、主に以下のように分類される。

1. Transformer × GAN 系（生成と判別に Transformer を活用）

2. トークン表現・局所性を重視した構造系

応用実装例

以下に、T2T-GAN（Tokens-to-Token GAN） の簡易な応用実装例を示す。ここでは、T2T-ViT を Discriminatorに組み込んだ GAN を PyTorch ベースで構成し、CIFAR-10 のような小規模画像を対象とした画像生成タスクに応用する例を示している。

完全な再帰トークン融合（T2Tモジュール）は簡易化し、代わりに パッチ→畳み込み→Transformer の構造を再現的に使う。

1. 必要ライブラリ

pip install torch torchvision einops

2. Generator（簡易CNNまたはMLP構造）

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim=128, img_size=32, channels=3):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, img_size * img_size * channels),
            nn.Tanh()
        )
        self.img_size = img_size
        self.channels = channels

    def forward(self, z):
        out = self.fc(z)
        return out.view(-1, self.channels, self.img_size, self.img_size)

3. T2T-ViT風 Discriminator（パッチ→Conv融合→Transformer）

from einops import rearrange

class T2TDiscriminator(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=32, patch_size=4, dim=128, depth=4, heads=4):
        super().__init__()
        num_patches = (img_size // patch_size) ** 2

        self.patch_embed = nn.Conv2d(3, dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        self.token_fusion = nn.Conv1d(dim, dim, kernel_size=3, padding=1)  # T2Tっぽい処理

        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches, dim))

        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=heads)
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=depth)

        self.mlp_head = nn.Sequential(
            nn.LayerNorm(dim),
            nn.Linear(dim, 1)
        )

    def forward(self, x):  # (B, 3, H, W)
        patches = self.patch_embed(x)             # (B, dim, H', W')
        tokens = rearrange(patches, 'b c h w -> b (h w) c')  # (B, N, dim)

        fused = self.token_fusion(tokens.transpose(1, 2)).transpose(1, 2)  # token再融合（T2T要素）
        out = self.transformer(fused + self.pos_embed)                     # Transformer処理
        global_token = out.mean(dim=1)                                     # グローバルプーリング
        return self.mlp_head(global_token).squeeze(1)                      # (B,)

4. トレーニングステップ概要

G = SimpleGenerator()
D = T2TDiscriminator()

z = torch.randn(batch_size, 128)
fake_imgs = G(z)
real_imgs, _ = next(iter(data_loader))

# 判別器の損失
real_score = D(real_imgs)
fake_score = D(fake_imgs.detach())
loss_D = -(torch.mean(real_score) - torch.mean(fake_score))

# 生成器の損失
loss_G = -torch.mean(D(fake_imgs))

# 最適化
optimizer_D.zero_grad(); loss_D.backward(); optimizer_D.step()
optimizer_G.zero_grad(); loss_G.backward(); optimizer_G.step()

具体的な適用事例

以下に、T2T-GAN の具体的な適用事例について述べる。

1. 小規模データセットでの画像生成（CIFAR-10、CelebA）

背景

• • ViTベースのモデルは通常、大量のデータを必要とする

  • T2T-GAN は T2T-ViT により、少数データでも局所パターンと階層的特徴を学習しやすい

実用事例

• • CIFAR-10 における 自然画像の高品質生成

  • CelebA の顔画像合成（目・口・輪郭の整合性向上）

2. 医療画像の生成と補完（MRI・CT・X線）

背景

• • 医療分野ではプライバシーやコストの都合で ラベル付き画像が極端に少ない

  • 同時に、局所構造（組織や病変）と全体的な整合性が重要

実用事例

• • 肺X線画像におけるデータ拡張（少量学習でも安定生成）

  • CTスライス補完：欠損フレームの高精度再構成

  • GAN異常検知：偽物識別時の Attention 可視化による説明性強化

3. 衛星・リモートセンシング画像の生成と補間

背景

• • 衛星画像は地形や建造物の一貫性と、細かい領域の解像度が両立される必要がある

  • T2T構造により マクロ（地形）とミクロ（都市・農地）の関係性を同時に捉えられる

実用事例

• • 雲で隠れた地表画像の補完

  • 災害前後画像の差分生成

  • 季節変化に対応する画像の時間補間

4. スタイル転写・キャラデザイン・ゲーム背景生成

背景

• • キャラクターや背景生成では、グローバルな構図と局所の細部両方が重要

  • T2T-GAN により、Transformerの 構造的理解力をスタイル生成にも活用可能

実用事例

• • 2Dキャラクターのポーズバリエーション生成

  • アニメ背景の補完生成

  • デフォルメアイコンや地図素材の作成

5. 判別器強化：生成画像の「真偽」検出

背景

• • GANの判別器において、局所的な歪みやノイズに敏感な判定が求められる

  • T2T構造を導入することで、局所性＋トークン階層の融合による高精度な偽物識別が可能

実用事例

• • 偽造顔画像（DeepFake）の識別

  • 異常検知タスク（正常 vs 不正画像）

  • 検証用画像のリアリティスコア評価

参考文献

以下に、T2T-GAN（Tokens-to-Token GAN） に関連する文献について述べる。

1. 原典・基盤技術論文

• T2T-ViT: Tokens-to-Token Vision Transformer

  • Yuan, Li et al. (2021)

  • 再帰的トークン融合によりViTの局所性・階層性を強化

• Generative Adversarial Nets

  • Goodfellow et al. (2014)

  • GANの基本概念（Generator vs Discriminator）を提案

2. Transformer×GAN 関連研究

• TransGAN

  • Jiang, Yifan et al. (2021)

  • CNN不要の純Transformer GAN

• GANformer

  • Hudson & Zitnick (2021)

  • Self-Attention + Cross-Attentionによるトークン関係強化

• SwinIR / StyleSwin

  • Swin Transformerを画像復元・生成に活用

  • 局所性と階層性に強み

3. 補完的・関連構造研究

• VQGAN

  • Esser et al. (2021)

  • ViT + Vector Quantization + GAN構成

• CvT: Convolutional Vision Transformers

  • Wu et al. (2021)

  • CNNの inductive bias を活かしたTransformer設計

4. 実装リソース・GitHub

• T2T-ViT GitHub

  • PyTorch実装（公式）

• TransGAN GitHub

  • Transformer-onlyなGANのコード

• VQGAN GitHub (CompVis)

  • ViT＋VQ構成の高画質生成モデル