AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)

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分类专栏： 生成式人工智能从入门到实战 文章标签： AIGC 生成对抗网络 人工智能
于 2023-12-18 07:29:43 首次发布
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本文介绍了条件生成对抗网络（CGAN）的概念，通过在生成器和判别器中加入标签信息，实现对生成图像类型的控制，如生成指定头发颜色的人脸图像。CGAN的架构和训练方法被详细阐述，展示了其在解耦图像特征和提高生成质量方面的效果。

AIGC实战——条件生成对抗网络

0. 前言

我们已经学习了如何构建生成对抗网络 (Generative Adversarial Net, GAN) 以从给定的训练集中生成逼真图像。但是，我们无法控制想要生成的图像类型，例如控制模型生成男性或女性的面部图像；我们可以从潜空间中随机采样一个点，但是不能预知给定潜变量能够生成什么样的图像。在本节中，我们将构建一个能够控制输出的 GAN，即条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Net, GAN)。该模型最早由 Mirza 和 Osindero 在 2014 年提出，是对 GAN 架构的简单改进。

1. CGAN架构

在本节中，我们将使用面部数据集中的头发颜色属性来设置 CGAN 的条件。也就是说，我们将能够明确指定是否要生成带有金发的图像。头发颜色标签作为 CelebA 数据集的一部分已在数据集中提供，CGAN 的架构如下图所示。

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