1.项目背景
自从GAN技术发展以来，许多新奇的应用都得到了落地，本次我们来介绍其中一个小应用，就是黑白图像上色。想必大家在网上经常看到一些给黑白图像上色的视频，可以修复早期的黑白影像，背后的技术就是GAN，下面的动图就是我们本次项目实战的案例图，对人像、照片、建筑图进行上色。
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2.原理简介
本次我们来实现基于Pix2Pix的黑白图片上色，Pix2Pix是一个通用的框架，可以适用于任何的图像翻译类任务，下面我们首先来介绍其原理。
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它的生成器和判别器的输入都不是噪声，而是真实的图片。输入图x经过生成器G之后得到生成图片G(x)，然后一边将G(x)和x一起作为判别器的输入，另一边将真实标注y和x一起作为判别器的输入，前者判别器输出为fake，后者为real。
G就是一个常见的编解码结构，D就是一个普通分类器，那这样的生成式框架有什么优势呢？
作者们认为，一般的编解码结构可以解决低频成分的生成，但是高频的细节不够理想，而GAN则擅长解决高频成分的生成。总的生成器损失函数为一个标准的条件GAN损失加上L1重建损失，分别定义如下：
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具体实现我们看接下来的代码。
3.数据预处理
对于图像上色任务来说，在CIELab颜色空间比在RGB颜色空间会有更好的效果，因为CIELab颜色空间中的L通道只有灰度信息，而a和b通道只有颜色信息，实现了亮度与颜色的分离。
下图展示了CIELab颜色中的颜色分布，相比于其他彩色空间，有更加线性和均匀的分布特性。
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因此，在数据读取模块中，需要将RGB图像转换到CIELab颜色空间，然后构建成对的数据。下面我们来查看数据读取类中的核心功能函数，包括初始化函数init与数据迭代器getitem。
数据类定义如下
class ColorizationDataset(BaseDataset):
def __init__(self, opt):
BaseDataset.__init__(self, opt)
self.dir = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase)
self.AB_paths = sorted(make_dataset(self.dir, opt.max_dataset_size))
assert(opt.input_nc == 1 and opt.output_nc == 2 and opt.direction == 'AtoB')
self.transform = get_transform(self.opt, convert=False)
def __getitem__(self, index):
path = self.AB_paths[index]
im = Image.open(path).convert('RGB') ## 读取RGB图
im = self.transform(im) ## 进行预处理
im = np.array(im)
lab = color.rgb2lab(im).astype(np.float32) ## 将RGB图转换为CIELab图
lab_t = transforms.ToTensor()(lab)
L = lab_t[[0], ...] / 50.0 - 1.0 ## 将L通道(index=0)数值归一化到-1到1之间
AB = lab_t[[1, 2], ...] / 110.0 ## 将A，B通道(index=1,2)数值归一化到0到1之间
return {'A': L, 'B': AB, 'A_paths': path, 'B_paths': path}
在上面的getitem函数中，首先使用了PIL包读取图片，然后将其预处理后转换到CIELab空间中。读取后的L通道的数值范围是在0～100之间，通过处理后归一化到-1和1之间。读取后的A和B的通道的数值范围是在0～110之间，通过处理后归一化到0和1之间。
另外在init函数中进行了预处理，调用了get_transform函数，它主要包含了图像缩放，随机裁剪，随机翻转，减均值除以方差等操作，由于是比较通用的操作，这里不再对关键代码进行解读。
4.生成器网络
生成器使用的是U-Net结构，在该开源框架中也还可以选择残差结构，不过我们使用U-Net完成实验任务
UNet生成器定义如下
class UnetGenerator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, output_nc, num_downs, ngf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False):
super(UnetGenerator, self).__init__()
unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf*8,ngf*8, input_nc=None, submodule=None, norm_layer=norm_layer, innermost=True) # add the innermost layer
for i in range(num_downs - 5):
unet_block=UnetSkipConnectionBlock(ngf*8,ngf*8,input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, use_dropout=use_dropout)
## 逐步减小通道数，从ngf * 8到ngf
unet_block=UnetSkipConnectionBlock(ngf*4,ngf*8,input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer)
unet_block=UnetSkipConnectionBlock(ngf*2,ngf*4,input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer)
unet_block=UnetSkipConnectionBlock(ngf,ngf*2,input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer)
self.model=UnetSkipConnectionBlock(output_nc,ngf,input_nc=input_nc, submodule=unet_block, outermost=True, norm_layer=norm_layer) ## 最外层
def forward(self, input):
"""Standard forward"""
return self.model(input)
其中重要参数解释如下：input_nc 是输入通道，output_nc是输出通道，num_downs 是降采样次数，为2^num_downs，ngf是最后一层通道数，norm_layer是归一化层。
UnetSkipConnectionBlock是跳层连接的模块，它的定义如下：
class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
def __init__(self, outer_nc, inner_nc, input_nc=None,
submodule=None,outermost=False,innermost=False, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False):
super(UnetSkipConnectionBlock, self).__init__()
self.outermost = outermost
if type(norm_layer) == functools.partial:
use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d
else:
use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d
if input_nc is None:
input_nc = outer_nc
downconv = nn.Conv2d(input_nc, inner_nc, kernel_size=4,
stride=2, padding=1, bias=use_bias)
downrelu = nn.LeakyReLU(0.2, True)
downnorm = norm_layer(inner_nc)
uprelu = nn.ReLU(True)
upnorm = norm_layer(outer_nc)
if outermost:
upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc,
kernel_size=4, stride=2,
padding=1)
down = [downconv]
up = [uprelu, upconv, nn.Tanh()]
model = down + [submodule] + up
elif innermost:
upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc, outer_nc,
kernel_size=4, stride=2,
padding=1, bias=use_bias)
down = [downrelu, downconv]
up = [uprelu, upconv, upnorm]
model = down + up
else:
upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc,
kernel_size=4, stride=2,
padding=1, bias=use_bias)
down = [downrelu, downconv, downnorm]
up = [uprelu, upconv, upnorm]
##是否使用dropout
if use_dropout:
model = down + [submodule] + up + [nn.Dropout(0.5)]
else:
model = down + [submodule] + up
self.model = nn.Sequential(*model)
def forward(self, x):
if self.outermost:#最外层直接输出
return self.model(x)
else:#添加跳层
return torch.cat([x, self.model(x)], 1)
其中outer_nc是外层通道数，inner_nc是内层通道数，input_nc是输入通道数，submodule即前一个子模块，outermost判断是否是最外层，innermost判断是否是最内层，norm_layer即归一化层，user_dropout即是否使用dropout。
对于pix2pix模型，使用的归一化层默认为nn.BatchNorm2d，当batch=1时，它实际上与InstanceNorm等价。
5.判别器定义
接下来我们再看判别器的定义，判别器是一个分类模型，不过在前面我们说了，它的输入不是整张图片，而是图像块，因此判别器的输出不是单独的一个数，而是多个图像块的概率图，最终将其相加得到完整的概率，定义如下：
PatchGAN的定义如下
class NLayerDiscriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d):
super(NLayerDiscriminator, self).__init__()
if type(norm_layer) == functools.partial: ##判断归一化层类别，如果是BN则不需要bias
use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d
else:
use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d
kw = 4 ##卷积核大小
padw = 1 ##填充大小
## 第一个卷积层
sequence = [nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True)]
nf_mult = 1
nf_mult_prev = 1
## 中间2个卷积层
for n in range(1, n_layers): ##逐渐增加通道宽度，每次扩充为原来两倍
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2 ** n, 8)
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2 ** n_layers, 8)
## 第五个卷积层
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
## 输出单通道预测结果图
sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)]
self.model = nn.Sequential(*sequence)
def forward(self, input):
return self.model(input)
其中input_nc是输入图通道，ndf是最后一个卷积层通道，n_layers是判别器层数，norm_layer是归一化层类型。从代码可以看出，默认包括了5层卷积，其中卷积核大小都为44，前面3层的stride=2，后两个卷积层的stride=1，总的感受野为7070，这也是前面所说的实际上是取70*70的块的原因，各层输入输出以及感受野统计情况如下：
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6.损失函数定义
接下来我们再看损失函数的定义。
class GANLoss(nn.Module):
def __init__(self, gan_mode, target_real_label=1.0, target_fake_label=0.0):
#gan_model，损失类型，支持原始损失，lsgan，wgangp
super(GANLoss, self).__init__()
self.register_buffer('real_label', torch.tensor(target_real_label))
self.register_buffer('fake_label', torch.tensor(target_fake_label))
self.gan_mode = gan_mode
if gan_mode == 'lsgan':
self.loss = nn.MSELoss()
elif gan_mode == 'vanilla':
self.loss = nn.BCEWithLogitsLoss()
elif gan_mode in ['wgangp']:
self.loss = None
else:
raise NotImplementedError('gan mode %s not implemented' % gan_mode)
#将标签转为与预测结果图同样大小
def get_target_tensor(self, prediction, target_is_real):
if target_is_real:
target_tensor = self.real_label
else:
target_tensor = self.fake_label
return target_tensor.expand_as(prediction)
##返回损失
def __call__(self, prediction, target_is_real):
if self.gan_mode in ['lsgan', 'vanilla']:
target_tensor = self.get_target_tensor(prediction, target_is_real)
loss = self.loss(prediction, target_tensor)
elif self.gan_mode == 'wgangp':
if target_is_real:
loss = -prediction.mean()
else:
loss = prediction.mean()
return loss
以上代码实现了对几种常见的GAN对抗损失的计算。
7.完整结构定义
定义好判别器和生成器之后，我们来看完整的pix2pix模型的定义，如下：
class Pix2PixModel(BaseModel):
##配置默认参数
def modify_commandline_options(parser, is_train=True):
##默认使用batchnorm，网络结构为unet_256，使用成对的(aligned)图片数据集
parser.set_defaults(norm='batch', netG='unet_256', dataset_mode='aligned')
if is_train:
parser.set_defaults(pool_size=0, gan_mode='vanilla')#使用经典GAN损失
parser.add_argument('--lambda_L1', type=float, default=100.0, help='weight for L1 loss')#L1损失权重为100
def __init__(self, opt):
BaseModel.__init__(self, opt)
self.loss_names = ['G_GAN', 'G_L1', 'D_real', 'D_fake'] ##损失
self.visual_names = ['real_A', 'fake_B', 'real_B'] ##中间结果图
if self.isTrain:
self.model_names = ['G', 'D']
else: # during test time, only load G
self.model_names = ['G']
#生成器和判别器定义
self.netG = networks.define_G(opt.input_nc, opt.output_nc, opt.ngf, opt.netG, opt.norm,not opt.no_dropout, opt.init_type, opt.init_gain, self.gpu_ids)
# 判别器定义，输入RGB图和生成器图的拼接
if self.isTrain:
self.netD = networks.define_D(opt.input_nc + opt.output_nc, opt.ndf, opt.netD, opt.n_layers_D, opt.norm, opt.init_type, opt.init_gain, self.gpu_ids)
if self.isTrain:
#损失函数定义，GAN标准损失和L1重建损失
self.criterionGAN = networks.GANLoss(opt.gan_mode).to(self.device)
self.criterionL1 = torch.nn.L1Loss()
# 优化器，使用Adam
self.optimizer_G = torch.optim.Adam(self.netG.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.beta1, 0.999))
self.optimizer_D = torch.optim.Adam(self.netD.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.beta1, 0.999))
self.optimizers.append(self.optimizer_G)
self.optimizers.append(self.optimizer_D)
def set_input(self, input):
## 输入预处理，根据不同方向进行A，B的设置
AtoB = self.opt.direction == 'AtoB'
self.real_A = input['A' if AtoB else 'B'].to(self.device)
self.real_B = input['B' if AtoB else 'A'].to(self.device)
self.image_paths = input['A_paths' if AtoB else 'B_paths']
# 生成器前向传播
def forward(self):
self.fake_B = self.netG(self.real_A) #G(A)
# 判别器损失
def backward_D(self):
#假样本损失
fake_AB = torch.cat((self.real_A, self.fake_B), 1)
pred_fake = self.netD(fake_AB.detach())
self.loss_D_fake = self.criterionGAN(pred_fake, False)
#真样本损失
real_AB = torch.cat((self.real_A, self.real_B), 1)
pred_real = self.netD(real_AB)
self.loss_D_real = self.criterionGAN(pred_real, True)
#真样本和假样本损失平均
self.loss_D = (self.loss_D_fake + self.loss_D_real) * 0.5
self.loss_D.backward()
# 生成器损失
def backward_G(self):
# GAN损失
fake_AB = torch.cat((self.real_A, self.fake_B), 1)
pred_fake = self.netD(fake_AB)
self.loss_G_GAN = self.criterionGAN(pred_fake, True)
#重建损失
self.loss_G_L1 = self.criterionL1(self.fake_B, self.real_B) * self.opt.lambda_L1
#损失加权平均
self.loss_G = self.loss_G_GAN + self.loss_G_L1
self.loss_G.backward()
def optimize_parameters(self):
self.forward() # 计算G(A)
# 更新D
self.set_requires_grad(self.netD, True) #D
self.optimizer_D.zero_grad() #D梯度清零
self.backward_D() #计算 D梯度
self.optimizer_D.step() #更新D权重
# 更新G
self.set_requires_grad(self.netD, False) #优化G时无须迭代D
self.optimizer_G.zero_grad() # G梯度清零
self.backward_G() # 计算 G梯度
self.optimizer_G.step() #更新G权重
以上就完成了工程中核心代码的解读，接下来我们对模型进行训练和测试。
8.数据集的准备
首先我们准备彩色数据集A
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然后我们准备黑白数据集B
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我们选择训练的方向为B到A
8.模型训练
模型训练就是完成模型定义，数据载入，可视化以及存储等工作，核心代码如下：
if __name__ == '__main__':
opt = TrainOptions().parse() #获取一些训练参数
dataset = create_dataset(opt) #创建数据集
dataset_size = len(dataset) #数据集大小
print('The number of training images = %d' % dataset_size)
model = create_model(opt) #创建模型
model.setup(opt) #模型初始化
visualizer = Visualizer(opt) #可视化函数
total_iters = 0 #迭代batch次数
for epoch in range(opt.epoch_count, opt.niter + opt.niter_decay + 1):
epoch_iter = 0 #当前epoch迭代batch数
for i, data in enumerate(dataset): #每一个epoch内层循环
visualizer.reset()
total_iters += opt.batch_size #总迭代batch数
epoch_iter += opt.batch_size
model.set_input(data) #输入数据
model.optimize_parameters() #迭代更新
if total_iters % opt.display_freq == 0: #visdom可视化
save_result = total_iters % opt.update_html_freq == 0
model.compute_visuals()
visualizer.display_current_results(model.get_current_visuals(), epoch, save_result)
if total_iters % opt.print_freq == 0: #存储损失等信息
losses = model.get_current_losses()
visualizer.print_current_losses(epoch, epoch_iter, losses, t_comp, t_data)
if opt.display_id > 0:
visualizer.plot_current_losses(epoch, float(epoch_iter) / dataset_size, losses)
if total_iters % opt.save_latest_freq == 0: #存储模型
print('saving the latest model (epoch %d, total_iters %d)' % (epoch, total_iters))
save_suffix = 'iter_%d' % total_iters if opt.save_by_iter else 'latest'
model.save_networks(save_suffix)
if epoch % opt.save_epoch_freq == 0: #每隔opt.save_epoch_freq各epoch存储模型
model.save_networks('latest')
model.save_networks(epoch)
model.update_learning_rate()#每一个epoch后更新学习率
其中的一些重要训练参数配置如下：
input_nc=1，表示生成器输入为1通道图像，即L通道。
output_nc=2，表示生成器输出为2通道图像，即AB通道。
ngf=64，表示生成器最后1个卷积层输出通道为64。
ndf=64，表示判别器最后1个卷积层输出通道为64。
n_layers_D=3，表示使用默认的PatchGAN，它相当于对70×70大小的图像块进行判别。
norm=batch，batch_size=1，表示使用批次标准化。
load_size=286，表示载入的图像尺寸。
crop_size=256，表示图像裁剪即训练尺寸。
9.效果展示
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10.项目整合
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11.完整源码&环境部署视频教程&数据集:
Python基于CycleGAN＆pix2pix的黑白图像AI上色（源码＆部署教程） (mianbaoduo.com)
12.参考文献
- [1]T-Reader:一种基于自注意力机制的多任务深度阅读理解模型[J]. 郑玉昆,李丹,范臻,刘奕群,张敏,马少平. 中文信息学报. 2018(11)
- [2]应用残差生成对抗网络的路况视频帧预测模型[J]. 袁帅,秦贵和,晏婕. 西安交通大学学报. 2018(10)
- [3]基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法[J]. 唐贤伦,杜一铭,刘雨微,李佳歆,马艺玮. 自动化学报. 2018(05)
- [4]基于半监督学习生成对抗网络的人脸还原算法研究[J]. 曹志义,牛少彰,张继威. 电子与信息学报. 2018(02)
- [5]改进卷积神经网络在分类与推荐中的实例应用[J]. 杨天祺,黄双喜. 计算机应用研究. 2018(04)
- [6]真实图像转换的水墨图像绘制模拟[J]. 陈添丁,金炜炜,陈英旦,吴涤. 中国图象图形学报. 2014(06)
- [7]保色调的黑白卡通图像着色方法[J]. 朱薇,刘利刚. 计算机辅助设计与图形学学报. 2011(03)
- [8]基于视觉重要性的图像油画风格化绘制算法[J]. 卢少平,张松海. 计算机辅助设计与图形学学报. 2010(07)
- [9]一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法[J]. 王宇庆,刘维亚,王勇. 光电子.激光. 2008(11)
- [10]基于色差的均方误差与峰值信噪比评价彩色图像质量研究[J]. 黄小乔,石俊生,杨健,姚军财. 光子学报. 2007(S1)