GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo

GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo

何之源何之源
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。

本文主要分为三个部分:
  1. 介绍原始的GAN的原理
  2. 同样非常重要的DCGAN的原理
  3. 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-)

一、GAN原理介绍

说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks(arxiv:arxiv.org/abs/1406.2661),这篇paper算是这个领域的开山之作。

GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是:

  • G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z)。
  • D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的概率,如果为1,就代表100%是真实的图片,而输出为0,就代表不可能是真实的图片。

在训练过程中,生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样,G和D构成了一个动态的“博弈过程”。

最后博弈的结果是什么?在最理想的状态下,G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说,它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的,因此D(G(z)) = 0.5。


这样我们的目的就达成了:我们得到了一个生成式的模型G,它可以用来生成图片。

以上只是大致说了一下GAN的核心原理,如何用数学语言描述呢?这里直接摘录论文里的公式:

简单分析一下这个公式:

  • 整个式子由两项构成。x表示真实图片,z表示输入G网络的噪声,而G(z)表示G网络生成的图片。
  • D(x)表示D网络判断真实图片是否真实的概率(因为x就是真实的,所以对于D来说,这个值越接近1越好)。而D(G(z))是D网络判断G生成的图片的是否真实的概率。
  • G的目的:上面提到过,D(G(z))是D网络判断G生成的图片是否真实的概率,G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”。也就是说,G希望D(G(z))尽可能得大,这时V(D, G)会变小。因此我们看到式子的最前面的记号是min_G。
  • D的目的:D的能力越强,D(x)应该越大,D(G(x))应该越小。这时V(D,G)会变大。因此式子对于D来说是求最大(max_D)

下面这幅图片很好地描述了这个过程:


那么如何用随机梯度下降法训练D和G?论文中也给出了算法:

这里红框圈出的部分是我们要额外注意的。第一步我们训练D,D是希望V(G, D)越大越好,所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时,V(G, D)越小越好,所以是减去梯度(descending)。整个训练过程交替进行。

二、DCGAN原理介绍

我们知道深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN,那么如何把CNN与GAN结合?DCGAN是这方面最好的尝试之一(论文地址:[1511.06434] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

DCGAN的原理和GAN是一样的,这里就不在赘述。它只是把上述的G和D换成了两个卷积神经网络(CNN)。但不是直接换就可以了,DCGAN对卷积神经网络的结构做了一些改变,以提高样本的质量和收敛的速度,这些改变有:

  • 取消所有pooling层。G网络中使用转置卷积(transposed convolutional layer)进行上采样,D网络中用加入stride的卷积代替pooling。
  • 在D和G中均使用batch normalization
  • 去掉FC层,使网络变为全卷积网络
  • G网络中使用ReLU作为激活函数,最后一层使用tanh
  • D网络中使用LeakyReLU作为激活函数

DCGAN中的G网络示意:

三、DCGAN in Tensorflow

好了,上面说了一通原理,下面说点有意思的实践部分的内容。

DCGAN的原作者用DCGAN生成LSUN的卧室图片,这并不是特别有意思。之前在网上看到一篇文章 Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita ,是用DCGAN生成动漫人物头像的,效果如下:

这是个很有趣的实践内容。可惜原文是用Chainer做的,这个框架使用的人不多。下面我们就在Tensorflow中复现这个结果。

1. 原始数据集的搜集

首先我们需要用爬虫爬取大量的动漫图片,原文是在这个网站:safebooru.donmai.us/中爬取的。我尝试的时候,发现在我的网络环境下无法访问这个网站,于是我就写了一个简单的爬虫爬了另外一个著名的动漫图库网站:konachan.net - Konachan.com Anime Wallpapers

爬虫代码如下:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import traceback

def download(url, filename):
    if os.path.exists(filename):
        print('file exists!')
        return
    try:
        r = requests.get(url, stream=True, timeout=60)
        r.raise_for_status()
        with open(filename, 'wb') as f:
            for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
                if chunk:  # filter out keep-alive new chunks
                    f.write(chunk)
                    f.flush()
        return filename
    except KeyboardInterrupt:
        if os.path.exists(filename):
            os.remove(filename)
        raise KeyboardInterrupt
    except Exception:
        traceback.print_exc()
        if os.path.exists(filename):
            os.remove(filename)


if os.path.exists('imgs') is False:
    os.makedirs('imgs')

start = 1
end = 8000
for i in range(start, end + 1):
    url = 'http://konachan.net/post?page=%d&tags=' % i
    html = requests.get(url).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    for img in soup.find_all('img', class_="preview"):
        target_url = 'http:' + img['src']
        filename = os.path.join('imgs', target_url.split('/')[-1])
        download(target_url, filename)
    print('%d / %d' % (i, end))

这个爬虫大概跑了一天,爬下来12万张图片,大概是这样的:


可以看到这里面的图片大多数比较杂乱,还不能直接作为数据训练,我们需要用合适的工具,截取人物的头像进行训练。

2. 头像截取

截取头像和原文一样,直接使用github上一个基于opencv的工具:nagadomi/lbpcascade_animeface

简单包装下代码:

import cv2
import sys
import os.path
from glob import glob

def detect(filename, cascade_file="lbpcascade_animeface.xml"):
    if not os.path.isfile(cascade_file):
        raise RuntimeError("%s: not found" % cascade_file)

    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)
    image = cv2.imread(filename)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.equalizeHist(gray)

    faces = cascade.detectMultiScale(gray,
                                     # detector options
                                     scaleFactor=1.1,
                                     minNeighbors=5,
                                     minSize=(48, 48))
    for i, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
        face = image[y: y + h, x:x + w, :]
        face = cv2.resize(face, (96, 96))
        save_filename = '%s-%d.jpg' % (os.path.basename(filename).split('.')[0], i)
        cv2.imwrite("faces/" + save_filename, face)


if __name__ == '__main__':
    if os.path.exists('faces') is False:
        os.makedirs('faces')
    file_list = glob('imgs/*.jpg')
    for filename in file_list:
        detect(filename)

截取头像后的人物数据:

这样就可以用来训练了!

如果你不想从头开始爬图片,可以直接使用我爬好的头像数据(275M,约5万多张图片):pan.baidu.com/s/1eSifHc 提取码:g5qa

3. 训练

DCGAN在Tensorflow中已经有人造好了轮子:carpedm20/DCGAN-tensorflow,我们直接使用这个代码就可以了。

不过原始代码中只提供了有限的几个数据库,如何训练自己的数据?在model.py中我们找到读数据的几行代码:

 if config.dataset == 'mnist':
            data_X, data_y = self.load_mnist()
        else:
            data = glob(os.path.join("./data", config.dataset, "*.jpg"))

这样读数据的逻辑就很清楚了,我们在data文件夹中再新建一个anime文件夹,把图片直接放到这个文件夹里,运行时指定--dataset anime即可。

运行指令(参数含义:指定生成的图片的尺寸为48x48,我们图片的大小是96x96,跑300个epoch):

python main.py --image_size 96 --output_size 48 --dataset anime --is_crop True --is_train True --epoch 300 --input_fname_pattern "*.jpg"

4. 结果

第1个epoch跑完(只有一点点轮廓):

第5个epoch之后的结果:第10个epoch:

200个epoch,仔细看有些图片确实是足以以假乱真的:

题图是我从第300个epoch生成的。

四、总结和后续

简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理。以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。

一些后续阅读:

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