10、利用GAN实现时尚行业的风格迁移

利用GAN实现时尚行业的风格迁移

1. 生成对抗网络基础

在生成对抗网络（GAN）中，判别器DA会尝试最小化成本C_DA。将相关公式结合后，整体判别器成本由CD给出。若将GAB、GBA、DA和DB的参数分别表示，可通过随机梯度下降（如Adam）对成本函数进行优化，以得到最优解。需注意，生成对抗网络的解是关于被优化成本函数的鞍点。

CycleGAN与DiscoGAN基本相似，仅做了一处小修改。在CycleGAN中，我们可以灵活确定重建损失相对于GAN损失或判别器损失的权重。这个参数有助于根据具体问题以正确的比例平衡损失，从而帮助网络在训练时更快收敛。其余实现与DiscoGAN相同。

2. 从草图轮廓生成自然手袋图像

我们将使用DiscoGAN从手袋的草图轮廓生成自然手袋图像，而无需使用显式的配对匹配。将草图图像归为域A，自然手袋图像归为域B。会有两个生成器：一个将域A的图像映射到域B中看起来逼真的图像；另一个则相反，将域B的手袋图像映射到域A中看起来逼真的图像。判别器会尝试区分每个域中生成器生成的假图像和真实图像。生成器和判别器会进行一个极小极大零和博弈。

训练此网络需要两组图像：手袋的草图或轮廓图像以及自然手袋图像。可从以下链接下载图像：
https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/edges2handbags.tar.gz

3. 图像预处理

edges2handbags数据集文件夹中的每个图像都包含手袋图片和手袋边缘图片。为训练网络，需将它们分离为属于域A和域B的图像。可使用以下代码（im