GAN原理介绍及论文&代码汇总

生成对抗式网络 GAN的理解

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感谢分享

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：https://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：http://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）：https://pan.baidu.com/s/1eSifHcA 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：

• Ian Goodfellow对GAN一系列工作总结的ppt，确实精彩，推荐：独家 | GAN之父NIPS 2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来（附PPT）
• GAN论文汇总，包含code：zhangqianhui/AdversarialNetsPapers

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