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【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！

时间：2024-09-17 14:49:31浏览次数：3  
标签：判别 nn 生成器 生成 GAN 图像 对抗

【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！

【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！

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前言

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）自2014年由Ian Goodfellow提出以来，成为图像生成领域的核心技术之一。它通过对抗训练生成器和判别器两个网络，极大提升了生成图像的质量。

1.GAN的基础理论

1.1背景与概念

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成。

  • 生成器：尝试生成逼真的假图像，输入通常是一个随机噪声向量。
  • 判别器：判别输入图像是真实图像还是生成器生成的假图像。

GAN的目标是通过博弈的方式让生成器生成的图像逐步逼近真实图像，直到判别器无法区分两者为止。这个过程可以用一个零和博弈来表示，生成器试图“欺骗”判别器，而判别器试图准确区分真实图像与生成图像。

1.2训练过程

GAN的训练过程包含两个主要步骤：

  • 训练判别器：让判别器尽可能区分真实图像与生成器生成的假图像。
  • 训练生成器：通过更新生成器，使其生成的图像逐渐接近真实图像，从而迷惑判别器。

GAN的损失函数是基于博弈论中的最小最大损失函数，具体表达式如下：
在这里插入图片描述
其中， D ( x ) D(x) D(x)是判别器对真实图像的预测， G ( z ) G(z) G(z)是生成器从噪声 z z z生成的图像。

2.GAN的实际用途

GAN在图像生成任务中有着广泛的应用，以下是一些主要应用场景：

  • 图像生成：生成高质量的照片、艺术作品等，常用于艺术创作、游戏开发等。
  • 图像修复：修复破损或缺失部分的图像。
  • 超分辨率重建：将低分辨率图像重建为高分辨率图像。
  • 图像到图像翻译：如从素描生成彩色图像，从夏天风景图像生成冬天场景等。
  • 视频生成：生成具有逼真运动的连续图像序列。

3.GAN的代码实现：使用GAN生成手写数字

以下是一个使用PyTorch实现简单GAN的代码示例，用于生成手写数字（如MNIST数据集）。

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=100, output_size=784):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, 512),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(512, 1024),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(1024, output_size),
            nn.Tanh()  # 将输出限制在[-1, 1]之间，适合生成图像数据
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=784):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, 1024),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(1024, 512),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(512, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()  # 输出一个介于0到1之间的概率值
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 数据准备
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5], [0.5])
])

mnist = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = DataLoader(mnist, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()  # 二分类交叉熵损失
optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

# 训练过程
for epoch in range(50):
    for i, (real_images, _) in enumerate(dataloader):
        batch_size = real_images.size(0)
        
        # 训练判别器
        real_images = real_images.view(batch_size, -1)  # 展平图像
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1)  # 真实标签为1
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1)  # 假标签为0
        
        outputs = discriminator(real_images)
        d_loss_real = criterion(outputs, real_labels)  # 判别器对真实图像的损失
        
        noise = torch.randn(batch_size, 100)  # 随机噪声
        fake_images = generator(noise)  # 生成假图像
        outputs = discriminator(fake_images.detach())
        d_loss_fake = criterion(outputs, fake_labels)  # 判别器对假图像的损失
        
        d_loss = d_loss_real + d_loss_fake  # 总损失
        optimizer_d.zero_grad()
        d_loss.backward()  # 反向传播
        optimizer_d.step()  # 更新判别器
        
        # 训练生成器
        noise = torch.randn(batch_size, 100)
        fake_images = generator(noise)
        outputs = discriminator(fake_images)
        g_loss = criterion(outputs, real_labels)  # 生成器希望判别器输出1
        
        optimizer_g.zero_grad()
        g_loss.backward()
        optimizer_g.step()
        
    print(f'Epoch [{epoch+1}/50], d_loss: {d_loss.item():.4f}, g_loss: {g_loss.item():.4f}')

代码解释：

  • 1.class Generator(nn.Module)：定义生成器网络，其输入是随机噪声，输出为生成的图像。
  • 2.class Discriminator(nn.Module)：定义判别器网络，输入为图像，输出一个概率值，表示图像是真实图像的概率。
  • 3.criterion = nn.BCELoss()：使用二分类交叉熵损失函数，适用于二分类问题。
  • 4.optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)：使用Adam优化器更新生成器的权重。
  • 5.optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)：Adam优化器更新判别器的权重。
  • 6.d_loss = d_loss_real + d_loss_fake：判别器的总损失包括真实图像的损失和生成图像的损失。
  • 7.g_loss = criterion(outputs, real_labels)：生成器的损失，目标是让判别器认为生成图像为真实图像。
  • 8.noise = torch.randn(batch_size, 100)：生成随机噪声作为生成器的输入，用于生成假图像。

4.GAN的相关论文推荐

（1）Generative Adversarial Networks，2014

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661

主要内容：

  • “GAN之父” Ian Goodfellow 发表的第一篇提出 GAN 的论文，这应该是任何开始研究学习 GAN 的都该阅读的一篇论文，它提出了 GAN 这个模型框架，讨论了非饱和的损失函数，然后对于最佳判别器(optimal discriminator)给出其导数，然后进行证明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 数据集上进行了实验。
    在这里插入图片描述

（2）Conditional GANs，2014

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.1784

主要内容：

  • 如果说上一篇 GAN 论文是开始出现 GAN 这个让人觉得眼前一亮的模型框架，这篇 cGAN 就是当前 GAN 模型技术变得这么热门的重要因素之一，事实上 GAN 开始是一个无监督模型，生成器需要的仅仅是随机噪声，但是效果并没有那么好，在 14 年提出，到 16 年之前，其实这方面的研究并不多，真正开始一大堆相关论文发表出来，第一个因素就是 cGAN，第二个因素是等会介绍的 DCGAN；
  • cGAN 其实是将 GAN 又拉回到监督学习领域，如下图所示，它在生成器部分添加了类别标签这个输入，通过这个改进，缓和了 GAN 的一大问题–训练不稳定，而这种思想，引入先验知识的做法，在如今大多数非常有名的 GAN 中都采用这种做法，后面介绍的生成图片的 BigGAN，或者是图片转换的 Pix2Pix，都是这种思想，可以说 cGAN 的提出非常关键。
    在这里插入图片描述

（3）DCGAN，2015

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06434
主要内容：

  • 其实原作者推荐第一篇论文应该是阅读这篇 DCGAN 论文，2015年发表的。这是第一次采用 CNN 结构实现 GAN 模型，它介绍如何使用卷积层，并给出一些额外的结构上的指导建议来实现。另外，它还讨论如何可视化 GAN 的特征、隐空间的插值、利用判别器特征训练分类器以及评估结果。下图是 DCGAN 的生成器部分结构示意图
    在这里插入图片描述

（4）Improved Techniques for Training GANs，2016

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03498
主要内容：

  • 这篇论文的作者之一是 Ian Goodfellow，它介绍了很多如何构建一个 GAN 结构的建议，它可以帮助你理解 GAN 不稳定性的原因，给出很多稳定训练 DCGANs 的建议，比如特征匹配(feature matching)、最小批次判别(minibatch discrimination)、单边标签平滑(one-sided label smoothing)、虚拟批归一化(virtual batch normalization)等等，利用这些建议来实现 DCGAN 模型是一个很好学习了解 GANs 的做法。
    在这里插入图片描述

（5）Pix2Pix，2016

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.07004
主要内容：

  • Pix2Pix 的目标是实现图像转换的应用，如下图所示。这个模型在训练时候需要采用成对的训练数据，并对 GAN 模型采用了不同的配置。其中它应用到了 PatchGAN 这个模型，PatchGAN 对图片的一块 70*70 大小的区域进行观察来判断该图片是真是假，而不需要观察整张图片。
  • 此外，生成器部分使用 U-Net 结构，即结合了 ResNet 网络中的 skip connections 技术，编码器和解码器对应层之间有相互连接，它可以实现如下图所示的转换操作，比如语义图转街景，黑白图片上色，素描图变真实照片等。
    在这里插入图片描述

（6）CycleGAN，2017

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.10593
主要内容：

  • 上一篇论文 Pix2Pix 的问题就是训练数据必须成对，即需要原图片和对应转换后的图片，而现实就是这种数据非常难寻找，甚至有的不存在这样一对一的转换数据，因此有了 CycleGAN，仅仅需要准备两个领域的数据集即可，比如说普通马的图片和斑马的图片，但不需要一一对应。这篇论文提出了一个非常好的方法–循环一致性(Cycle-Consistency)损失函数，如下图所示的结构：
    在这里插入图片描述
  • 这种结构在接下来图片转换应用的许多 GAN 论文中都有利用到，cycleGAN 可以实现如下图所示的一些应用，普通马和斑马的转换、风格迁移（照片变油画）、冬夏季节变换等等。
    在这里插入图片描述

（7）Progressively Growing of GANs，2017

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10196
主要内容：

  • 这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于 GAN 问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从 44 到 88 一直提升到 1024*1024 的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。
    在这里插入图片描述

（8）StackGAN，2017

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.03242
主要内容：

  • StackGAN 和 cGAN 、 Progressively GANs 两篇论文比较相似，它同样采用了先验知识，以及多尺度方法。整个网络结构如下图所示，第一阶段根据给定文本描述和随机噪声，然后输出 6464 的图片，接着将其作为先验知识，再次生成 256256 大小的图片。相比前面 推荐的 7 篇论文，StackGAN 通过一个文本向量来引入文本信息，并提取一些视觉特征
    在这里插入图片描述

（9）BigGAN，2018

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.11096
主要内容：

  • BigGAN 应该是当前 ImageNet 上图片生成最好的模型了，它的生成结果如下图所示，非常的逼真，但这篇论文比较难在本地电脑上进行复现，它同时结合了很多结构和技术，包括自注意机制(Self-Attention)、谱归一化(Spectral Normalization)等，这些在论文都有很好的介绍和说明。
    在这里插入图片描述

（10）StyleGAN，2018

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.04948
主要内容：

  • StyleGAN 借鉴了如 Adaptive Instance Normalization (AdaIN)的自然风格转换技术，来控制隐空间变量 z 。其网络结构如下图所示，它在生产模型中结合了一个映射网络以及 AdaIN 条件分布的做法，并不容易复现，但这篇论文依然值得一读，包含了很多有趣的想法。
    在这里插入图片描述

另外，再推荐一个收集了大量 GAN 论文的 Github 项目，并且根据应用方向划分论文：

https://github.com/zhangqianhui/AdversarialNetsPapers

以及 3 个复现多种 GANs 模型的 github 项目，分别是目前主流的三个框架，TensorFlow、PyTorch 和 Keras：

  • TensorFlow 版本：https://github.com/TwistedW/tensorflow-GANs
  • PyTorch 版本：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN
  • Keras 版本：https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN

论文推荐部分转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72745900

总结

GAN通过生成器和判别器的对抗训练，极大地提升了生成图像的质量，并且通过诸如DCGAN、CycleGAN和StyleGAN等扩展变体不断优化生成效果。其广泛应用于图像生成、图像翻译、超分辨率重建等任务，推动了计算机视觉领域的快速发展。

标签：判别,nn,生成器,生成,GAN,图像,对抗
From： https://blog.csdn.net/gaoxiaoxiao1209/article/details/142304585

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