[Pytorch系列-64]：生成对抗网络GAN - 图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix : 有监督图像生成pix2pix的基本原理

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目录

第1章 关键参考信息

1.1 项目详细

1.2 GAN工作原理

1.3 pix2pix的演进

第2章 pix2pix简介

2.2 什么是图像到图像的翻译？

2.3 pix2pix的基本思想

第3章 pix2pix的算法

3.1 pix2pix网络

3.2 G网络的训练与优化目标（使用训练样本）

3.3 D网络的训练与优化目标（使用训练样本）

3.4 pix2pix网络的对抗

3.5 训练好后模型的输出 

第4章 pix2pix网络的使用

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第1章 关键参考信息

1.1 项目详细

论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.07004
代码链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

1.2 GAN工作原理

[人工智能-深度学习-61]：生成对抗网络GAN - 图像融合的基本原理与案例_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：目录第1章 什么是图像融合1.1 什么是常规的图像合成1.2 图像融合的系统框架1.3 图像融合的案例第2章图像融合涉及到的基本概念第3章 图像融合的常见方法3.1直接剪切粘贴技术（cut-and-paste)3.2 Alpha融合3.3 多频段融合参考：第1章 什么是图像融合1.1 什么是常规的图像合成图像融合（Image Fusion）是指...https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121939961

1.3 pix2pix的演进

[人工智能-深度学习-63]：生成对抗网络GAN - 图片创作：普通GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD的演变过程_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122015783目录第1章 传统计算机视觉基本原理（图像的建模）1.1 传统的计算机视觉1.2 不足第2章 基于深度学习DNN的计算机视觉的基本原理（图像的判定）2.1 基于深度学习的计算机视觉DNN2.2 DNN的不足第3章 常规生成对抗网络GAN的基本原理（不受控.https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122015783

第2章 pix2pix简介

2.1 概述

论文发表在CVPR2017，简称pix2pix，是将GAN应用于有监督的图像到图像翻译的经典论文，有监督表示训练数据是成对的。相当于给输入图片打了一个标签图片。有了标签图片，神经网络在图像转换的时候，就有了学习的依据，知道如何在输入图片和输出图片之间建立某种关联。

2.2 什么是图像到图像的翻译？

图像到图像的翻译（image-to-image translation）是GAN很重要的一个应用方向，其实就是基于一张输入图像得到想要的输出图像的过程，可以看做是图像和图像之间的一种映射（mapping）。

我们常见的图像修复、超分辨率其实都是图像到图像翻译的例子。

这篇论文列举了一些图像到图像翻译的例子，包括从标签到图像的生成、图像边缘或轮廓到完整图像的生成等过程。如下图所示：

 

2.3 pix2pix的基本思想

GAN算法的生成器是基于一个随机噪声生成图像，难以控制输出。

pix2pix基于GAN实现图像翻译，更准确地讲是基于cGAN（conditional GAN，也叫条件GAN），因为cGAN可以通过添加条件信息来指导图像生成，因此在图像翻译中就可以将输入图像作为条件，学习从输入图像到输出图像之间的映射，从而得到指定的输出图像。

其他基于GAN完了来做图像翻译，基本上通过方式来指导或约束图像生成，而不是利用cGAN，这是pix2pix和其他基于GAN做图像翻译的差异。

第3章 pix2pix的算法

3.1 pix2pix网络

pix2pix算法的示意图如下图所示：

在上图中，以基于图像边缘或轮廓生成完整图像为例，介绍pix2pix的工作流程（过程）：

前置说明：

输出图像用y表示，输入图像的边缘图像用x表示，pix2pix在训练时需要成对的图像（x和y）。

步骤：

（1）x作为生成器G的输入得到生成图像G(x)

改进之一：用有意义的图像替代GAN网络的随机噪声。

GAN网络的随机噪声z在图中并未画出，去掉z不会对生成效果有太大影响，但假如将x和z合并在一起作为G的输入，可以得到更多样的输出。

但这也就产生了新的问题：我们怎样建立输入和输出的对应关系？

• 此时G网络的输出如果是下面这样，D网络会判断是真图：

•  此时G网络的输出如果是下面这样，D网络亦然会判断是真图：

 很显然，此时输出的猫，与输入的猫之间，虽然都是猫这种抽象关系，属于“神似”，但“形状不相似”。怎么才能让输出与输入之间有“形似”呢？

（2）将G(x)和x基于通道维度合并在一起，送入判决网络。

改进之二：判决网络的输入不仅仅是生成图片，还包括输入图片。

（3）判决器对合并后的图片进行判决

判别器D，根据输入得到预测概率值，该预测概率值表示输入是否是一对真实图像，概率值越接近1表示判别器D越肯定输入是一对真实图像。

改进之三：判决器判决生成图片是否为真实图片的条件

• 输出图片符合真实图片的特征
• 输出图片与输入图片具备成对的特征。

（4）判决网络的训练

改进之四：用于训练的样本图片必须是成对出现的图片，而不是单独的图片，如下图所示：

也就是说，pix2pix的判决网络，不仅仅是判决输入图片局部真实图片的特征，还就要判决，输入与输出整合在一起之后是否为真实图片。

也就说，判别器D的训练目标就是：

• 在输入不是一对真实图像（x和G(x)）时输出小的概率值（比如最小是0），
• 在输入是一对真实图像（x和y）时输出大的概率值（比如最大是1）。

（5）生成器G的训练

生成器G的训练目标就是：使得生成的G(x)和x作为判别器D的输入时，判别器D输出的概率值尽可能大，这样就相当于成功欺骗了判别器D。

与GAN网络相比，生成器G并没有改进 。

3.2 G网络的训练与优化目标（使用训练样本）

 G网络的训练与优化目标： 尽可能的伪装

• 浅蓝色网络：在锁定D网络的情况下，通过调整W/B参数，确保G网络生成的图片，能够骗过D网络，使得D网盘判断为真实图片，与标签图片“神似”
• 浅绿色网络：在锁定D网络的情况下，通过调整W/B参数，确保G网络生成的图片，与标签图片“形似”。
• 综合loss_G最小

3.3 D网络的训练与优化目标（使用训练样本）

 D网络的训练与优化目标：能够尽快识别真假。

• 在锁定G网络的情况下，如果D网络的输入=真实输入图片+生成图片， 则判决为假
• 在锁定G网络的情况下，如果D网络的输入=真实输入图片+成对图片， 则判决为真
• 综合loss_D最小

3.4 pix2pix网络的对抗

pix2pix与GAN网络一样，通过G网络与D网络的对抗，不断的优化和演进，最后得到最优的网络。

3.5 训练好后模型的输出 

（1）创作的图片：来自G网络

（2）仿真效果（概率）：来自D网络

第4章 pix2pix网络的使用

最后放一下pix2pix的生成图像，可以基于图像边缘得到图像、基于语义分割的标签得到图像、背景去除、图像修复等。更多结果可以参考原论文，效果还是很不错的。

（1）案例1：输入脸部轮廓，输出完整的脸部图片

（2）输入街景轮廓，输出完整的街景图片

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