深度学习（四十五）——Stack GAN, GAN Ensemble, Pix2Pix, CycleGAN

最新推荐文章于 2025-04-19 09:15:00 发布
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Stack GAN

论文：

《StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks》

早期以DCGAN为代表的网络生成的图片分辨率太低，质量不够好，都不超过100×100，在32×32或者64×64左右。这是因为难以一次性学习到生成高分辨率的样本，收敛过程容易不稳定。因此采用级联结构，逐次提升分辨率的Stack GAN应运而生。
在这里插入图片描述

上图是Stack GAN的网络结构图。其中的Conditioning Augmentation，显然使用了和VAE类似的添加随机噪声的技术。

类似想法的还有LAPGAN。

论文：

《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》

在这里插入图片描述

上图是LAPGAN的网络结构图。顾名思义，这是使用了Laplacian Pyramid来不断提升生成图片的分辨率。

另，StackGAN还有后续版本StackGAN++。

参考：

https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5966776.html

LAPGAN论文笔记

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30532830

眼见已不为实，迄今最真实的GAN：Progressive Growing of GANs

GAN Ensemble

除了级联结构之外，以下结构用的也比较多。

多判别器单生成器

论文：

《Generative Multi-Adversarial Networks》

采用多个判别器的好处带来了类似于boosting的优势，训练一个过于好的判别器，会损坏生成器的性能，这是GAN面临的一个大难题。如果能够训练多个没有那么强的判别器，然后进行boosting，可以取得不错的效果，甚至连dropout技术都可以应用进来。

多个判别器还可以相互进行分工，比如在图像分类中，一个进行粗粒度的分类，一个进行细粒度的分类。在语音任务中，各自用于不同声道的处理。

单判别器多生成器

论文：

《Multi-Agent Diverse Generative Adversarial Networks》

一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更难，因为它要完成数据概率密度的拟合，而判别器只需要进行判别，导致影响GAN性能的一个问题就是模式坍塌，即生成高度相似的样本。采用多个生成器单个判别器的方法，可以有效地缓解这个问题。

从上图结构可以看出，多个生成器采用同样的结构，在网络的浅层还共享权重。

增加分类器

论文：

《Triple Generative Adversarial Nets》

在利用GAN进行半监督的图像分类任务时，判别器需要同时担任两个角色，即判别生成的假样本，以及预测类别，这对判别器提出了较高的要求。通过增加一个分类器可以分担判别器的工作量，即将捕捉样本和标签的条件分布这一任务交给生成器和分类器，而判别器只专注于区分真实样本和生成的样本。

Pix2Pix

论文：

《Image-to-image translation with conditional adversarial networks》

代码：

https://github.com/phillipi/pix2pix

torch版本

https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow

tensorflow版本

https://github.com/williamFalcon/pix2pix-keras

keras版本

在这里插入图片描述

Pix2Pix对于user control的要求比一般的CGAN更高，这里的监督信息不再是一个类别，而是一张图片。上图就是一个使用Pix2Pix对素描图上色的示例。其中的素描图就相当于CGAN中的类别信息。

Pix2Pix相对于传统GAN的改进在于：

**1.D网络的输入同时包括生成的图片X和它的素描图Y，X和Y使用Concat操作进行融合。**例如，假设两者都是3通道的RGB颜色图，则D网络的Input就是一个6通道的tensor，即所谓的Depth-wise concatenation。

**2.G网络使用dropout来提供随机性。**作者在实践中发现，传统的噪声向量在这个模型的学习过程中，被模型忽略掉了，起不到相应的作用。

**3.G网络使用U-NET。**实践表明，U-NET比AE的效果要好。

4.L1损失函数的加入来保证输入和输出之间的一致性。

5.使用PatchGAN来保证局部精准。

一般的GAN的D网络，只需要输出一个true or fasle的矢量，这代表对整张图像的评价。而PatchGAN输出的是一个NxN的矩阵，这个NxN的矩阵的每一个元素，对应着原图中的一个Patch。

在这里插入图片描述

判别器对每一个patch做真假判别，将一张图片所有patch的结果取平均作为最终的判别器输出。这一步在具体实现上，就是使用Conv来代替D网络最后一层的FC。由于Conv操作不在乎输入尺寸，因此可以用不同尺寸的图片训练网络。

这是使用不同大小的patch的效果。可以看出patch size越大，则效果越好，但是计算量也越大。s

参考：

https://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/78820728

Pix2Pix-基于GAN的图像翻译

https://zhuanlan.zhihu.com/p/38411618

pix2pix

https://www.jianshu.com/p/8c7a7cb7198c

pix2pix

https://blog.youkuaiyun.com/gdymind/article/details/82696481

一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD

https://mp.weixin.qq.com/s/_PlISSOaowgvVW5msa7GlQ

条件GAN高分辨率图像合成与语义编辑pix2pixHD

https://mp.weixin.qq.com/s/PoSA6JXYE_OexEoJYzaX4A

利用条件GANs的pix2pix进化版：高分辨率图像合成和语义操作

https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxifei/article/details/86506955

关于PatchGAN的理解

CycleGAN

除了基于纹理的Style Transfer之外，基于GAN的Style Transfer是另外一个流派。

CycleGAN是朱俊彦2017年的作品。

朱俊彦，清华本科（2012）+UCB博士（2018）。
个人主页：
http://people.csail.mit.edu/junyanz/

论文：

《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》

在这里插入图片描述

Pix2Pix要求训练数据的X和Y是成对的，因此它只适合于图片翻译任务。对于一般的Style Transfer来说，训练数据显然是不配对的，那么又该怎么办呢？

在这里插入图片描述

首先，简单的按照CGAN的做法，肯定是行不通的。最终生成的图片，实际上只是Y的复刻，一点X的影子都没有。

在这里插入图片描述

上图是CycleGAN的网络结构图。它的要点如下：

1.既然G网络缺乏配对的生成数据，那么不妨采用类似AE的手法来处理。

1）我们首先使用 G X → Y G_{X\to Y} GX→Y​将X变成Domain Y的数据 Y ′ Y' Y′。

2）再使用 G Y → X G_{Y\to X} GY→X​将 Y ′ Y' Y′变成Domain X的数据 X ′ X' X′。

3）X和 X ′ X' X′显然是配对的，因此也就是可以比较的。

2.D网络不需要配对数据即可训练。

3.为了增加训练稳定性，我们可以交替训练两个网络：$ → Y ′ → X ′ \to Y'\to X' →Y′→X′和 Y → X ′ → Y ′ Y\to X'\to Y' Y→X′→Y′。其中的 G X → Y G_{X\to Y} GX→Y​和 G Y → X G_{Y\to X} GY→X​在两个网络中的参数是相同的。

CycleGAN不仅可用于Style Transfer，还可用于其他用途。

在这里插入图片描述

上图是CycleGAN用于Steganography（隐写术）的示例。

值得注意的是，CycleGAN的idea并非该文作者独有，同期（2017.3）的DualGAN和DiscoGAN采用了完全相同做法。

DualGAN论文：

《DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation》

DiscoGAN论文：

《Learning to Discover Cross-Domain Relationswith Generative Adversarial Networks》

Cycle-consistency的思想也可用于其他领域。例如：

在这里插入图片描述

参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28342644

CycleGAN的原理与实验详解

https://mp.weixin.qq.com/s/7GHBH79kWIpEBLYX-VEd7A

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https://mp.weixin.qq.com/s/sxa0BfXtylHXzjq0YBn-Kg

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gen_output)) total_gen_loss = gan_loss + (LAMBDA * l1_loss) return total_gen_loss, gan_loss, l1_loss def discriminator_loss(disc_real_output, disc_generated_output): real_loss = loss_object(tf.ones_like(disc_real_output), disc_real_output) generated_loss = loss_object(tf.zeros_like(disc_generated_output), disc_generated_output) total_disc_loss = real_loss + generated_loss return total_disc_loss # 定义优化器 generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(2e-4, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(2e-4, beta_1=0.5) # 定义检查点 checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt") checkpoint = tf.train.Checkpoint(generator_optimizer=generator_optimizer, discriminator_optimizer=discriminator_optimizer, generator=generator(), discriminator=discriminator()) # 定义训练循环 @tf.function def train_step(input_image, target, step): with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: gen_output = generator()(input_image, training=True) disc_real_output = discriminator()([input_image, target], training=True) disc_generated_output = discriminator()([input_image, gen_output], training=True) gen_total_loss, gen_gan_loss, gen_l1_loss = generator_loss(disc_generated_output, gen_output, target) disc_loss = discriminator_loss(disc_real_output, disc_generated_output) generator_gradients = gen_tape.gradient(gen_total_loss, generator().trainable_variables) discriminator_gradients = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator().trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(generator_gradients, generator().trainable_variables)) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(discriminator_gradients, discriminator().trainable_variables)) if step % 100 == 0: print('Step {}, Generator Loss: {}, Discriminator Loss: {}'.format(step, gen_total_loss, disc_loss)) # 训练模型 def fit(train_ds, epochs, test_ds): for epoch in range(epochs): for input_image, target in train_ds: train_step(input_image, target, step) if (epoch + 1) % 10 == 0: checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix) print('Epoch {}, Loss: {}'.format(epoch, total_loss)) # 加载数据集 def load_data(): # 加载训练数据和测试数据 train_dataset = ... test_dataset = ... return train_dataset, test_dataset # 设置超参数 OUTPUT_CHANNELS = 1 LAMBDA = 100 # 加载数据集 train_dataset, test_dataset = load_data() # 训练模型 fit(train_dataset, epochs=150, test_ds=test_dataset) ``` 请注意，上述代码只是一个示例，你需要根据你的数据集和需求进行适当的调整和修改。此外，为了完整运行代码，你还需要实现`load_data()`函数来加载训练和测试数据集，并根据你的需求进行适当的预处理。
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