Deep Image Prior中的图像生成：从噪声到逼真图像-优快云博客

Deep Image Prior中的图像生成：从噪声到逼真图像

【免费下载链接】deep-image-prior Image restoration with neural networks but without learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-image-prior

你是否曾好奇，神经网络能否在不经过海量图像训练的情况下，仅从随机噪声中生成逼真图像？Deep Image Prior（深度图像先验）给出了肯定答案。这项由Dmitry Ulyanov、Andrea Vedaldi和Victor Lempitsky提出的技术，颠覆了传统图像生成依赖大规模数据集训练的范式，通过利用神经网络自身的结构先验，直接从噪声中还原或生成高质量图像。本文将带你深入了解这一创新技术的核心原理、实现流程及实际应用效果。

技术原理：无需训练的神经网络图像生成

Deep Image Prior的核心 insight 在于：卷积神经网络（CNN）的架构本身就蕴含着对自然图像统计规律的先验知识。这种先验知识足够强大，使得网络即便从未见过任何真实图像，也能通过优化随机输入噪声来生成符合人类视觉预期的逼真图像。

噪声输入与网络结构

生成过程始于一个随机噪声张量（Tensor），通常使用均匀分布或正态分布初始化。这个噪声张量作为输入，被送入一个精心设计的编码器-解码器网络。项目中主要采用的是跳跃连接（Skip Connection）结构的网络，定义在models/skip.py中。该网络通过多个下采样和上采样层，逐步将噪声转化为具有清晰结构的图像。

网络的关键参数包括：

下采样通道数序列（num_channels_down）
上采样通道数序列（num_channels_up）
跳跃连接通道数（num_channels_skip）
卷积核大小（filter_size_down/up）
激活函数（默认LeakyReLU）

优化过程：从噪声到图像的蜕变

生成过程本质上是一个优化问题。网络参数保持固定，通过调整输入噪声来最小化生成图像与目标图像（或某种先验约束）之间的损失函数。这一过程在utils/common_utils.py中的optimize函数实现，支持Adam和LBFGS两种优化器。

优化流程如下：

初始化随机噪声输入（get_noise函数）
将噪声输入网络得到初始生成图像
计算生成图像与目标的损失
通过反向传播更新输入噪声（而非网络权重）
重复步骤2-4直至收敛

实现流程：从代码到图像的实践指南

环境准备

首先需要搭建项目运行环境。推荐使用conda根据项目提供的environment.yml文件创建虚拟环境：

conda env create -f environment.yml

也可以使用Docker快速部署：

nvidia-docker build -t deep-image-prior .
nvidia-docker run --rm -it --ipc=host -p 8888:8888 deep-image-prior

核心步骤代码解析

以下是使用Deep Image Prior从噪声生成图像的关键代码片段：

# 1. 生成初始噪声
input_depth = 32
net_input = get_noise(input_depth, 'noise', (img_height, img_width), 'u', var=1./10)

# 2. 创建网络
net = skip(
    input_depth, 3, 
    num_channels_down = [16, 32, 64, 128, 128], 
    num_channels_up   = [16, 32, 64, 128, 128],
    num_channels_skip = [4, 4, 4, 4, 4], 
    filter_size_down = 3, filter_size_up = 3, filter_skip_size=1,
    need_sigmoid=True, need_bias=True, pad='zero', act_fun='LeakyReLU'
)

# 3. 定义优化目标
mse = torch.nn.MSELoss()
def closure():
    global i
    out = net(net_input)
    total_loss = mse(out, target_image)
    total_loss.backward()
    return total_loss

# 4. 优化噪声输入
optimizer = torch.optim.Adam([net_input], lr=0.01)
for _ in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    closure()
    optimizer.step()

噪声到图像的演变过程

生成过程中，图像会经历从完全随机的噪声逐渐变得清晰的过程。典型的演变阶段包括：

初始阶段（0-100次迭代）：噪声中开始出现模糊的色块和纹理
结构形成阶段（100-500次迭代）：主要物体轮廓和场景结构逐渐显现
细节优化阶段（500-2000次迭代）：纹理、颜色和细节不断丰富完善

应用效果：多样化的图像生成任务

Deep Image Prior不仅能从纯噪声生成图像，还能应用于多种图像恢复任务。项目提供的Jupyter Notebook示例展示了这些能力，包括去噪（denoising.ipynb）、超分辨率重建（super-resolution.ipynb）和图像修复（inpainting.ipynb）等。