一、什么是GAN網(wǎng)絡(luò)

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial network, GAN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。

主要包含兩個模塊：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。生成器要不斷優(yōu)化自己生成的數(shù)據(jù)讓判別器判斷不出來，判別器也要進行優(yōu)化讓自己判斷得更準確。二者關(guān)系形成對抗，因此叫生成式對抗網(wǎng)絡(luò)。

二、 GAN的意義及用途

意義：GAN網(wǎng)絡(luò)可以幫助我們建立模型，相比于在已有模型上進行參數(shù)更新的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，更具研究價值。同時，GAN網(wǎng)絡(luò)是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，它的泛化性非常好。用途：（1）數(shù)據(jù)生成，主要指圖像生成。圖像生成：基于訓(xùn)練的模型，生成類似于訓(xùn)練集的新的圖片。

文本描述生成圖像：給定一個文本描述句，生成符合描述句內(nèi)容的圖像。

（2）圖像數(shù)據(jù)增強：增強圖像中的有用信息，改善圖像的視覺效果。

（3）圖像外修復(fù)：從受限輸入圖像生成具有語義意義結(jié)構(gòu)的新的視覺和諧內(nèi)容來擴展圖像邊界。

（4）圖像超分辨率：由一幅低分辨率圖像或圖像序列恢復(fù)出高分辨率圖像。

（5）圖像風(fēng)格遷移：通過某種方法，把圖像從原風(fēng)格轉(zhuǎn)換到另一個風(fēng)格，同時保證圖像內(nèi)容沒有變化。

三、 GAN的發(fā)展

自2014年GAN的第一次提出，GAN在圖像領(lǐng)域、語音與自然語言處理（Natural language processing, NLP）領(lǐng)域以及其他領(lǐng)域開始快速發(fā)展，衍生出了一系列模型。其中，比較流行的有DCGAN（Deep convolutional generative adversarial networks），StyleGAN，BigGAN，StackGAN，Pix2pix，CycleGAN等。

DCGNN：這是第一次在GAN中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network, CNN）并取得了非常好的結(jié)果。它是GAN研究的一個里程碑，因為它提出了一個重要的架構(gòu)變化來解決訓(xùn)練不穩(wěn)定，模式崩潰和內(nèi)部協(xié)變量轉(zhuǎn)換等問題。從那時起，基于DCGAN的架構(gòu)就被應(yīng)用到了許多GAN架構(gòu)。StyleGAN：GAN研究領(lǐng)域的重大突破，在面部生成任務(wù)中創(chuàng)造了新紀錄。算法的核心是風(fēng)格轉(zhuǎn)移技術(shù)或風(fēng)格混合。除了生成面部外，它還可以生成高質(zhì)量的汽車，臥室等圖像。BigGAN：用于圖像生成的最新進展，生成的圖像質(zhì)量足以以假亂真，這是GAN首次生成具有高保真度和低品種差距的圖像。StackGAN：2017年，由“StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks”論文中提出。作者使用StackGAN完成文本到圖像的生成過程，并得到了非常好的結(jié)果。Pix2pix：對于圖像到圖像的翻譯任務(wù)，Pix2pix也顯示出了令人印象深刻的結(jié)果。無論是將夜間圖像轉(zhuǎn)換為白天的圖像還是給黑白圖像著色，或者將草圖轉(zhuǎn)換為逼真的照片等，Pix2pix都呈現(xiàn)出很好的效果。CycleGAN：將對偶學(xué)習(xí)與GAN進行結(jié)合，能將一類圖片自動轉(zhuǎn)化為另一類圖片。其中對偶學(xué)習(xí)是一種類似于雙語翻譯任務(wù)的雙重學(xué)習(xí)機制，利用原始任務(wù)和雙重任務(wù)之間的反饋信號對模型進行訓(xùn)練。與輸入必須是成對數(shù)據(jù)的Pix2pix模型相比，CycleGAN對非成對數(shù)據(jù)也能進行訓(xùn)練，更具普適性。

四、 GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在介紹GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之前，我們先了解兩個概念：生成器和判別器。

生成器：輸入為隨機數(shù)據(jù)，輸出為生成數(shù)據(jù)（通常是圖像）。通常這個網(wǎng)絡(luò)選用最普通的多層隨機網(wǎng)絡(luò)即可，網(wǎng)絡(luò)太深容易引起梯度消失或者梯度爆炸。判別器：我們把生成器生成的數(shù)據(jù)稱為假數(shù)據(jù)，對應(yīng)的，來自真實數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)稱為真數(shù)據(jù)。判別器輸入為數(shù)據(jù)（這里指代真實圖像和生成圖像），輸出是一個判別概率。需注意的是，這里判別的是圖像的真假，而非圖像的類別。輸入一個圖片后，我們并不需要確認這張圖片是什么，而是判別圖像來源于真實數(shù)據(jù)集，還是由生成器輸出得到。網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)同樣可用最基本的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖1 GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

GAN 的主要思想就是在生成數(shù)據(jù)的過程中加入一個可以判斷真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)的判別器，使生成器和判別器相互對抗，判別器的作用是努力地分辨真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，生成器的作用是努力改進自己從而生成可以迷惑判別器的數(shù)據(jù)。GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包含判別器D和生成器G，判別器D和生成器G通常由包含卷積或全連接層的多層網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。判別器D：使用了混合整流器線性激活函數(shù)和sigmoid激活函數(shù)，輸入為真實數(shù)據(jù)x和生成器G輸出的假數(shù)據(jù)G(z)。目標是實現(xiàn)對數(shù)據(jù)來源的二分類判別：真（來源于真實數(shù)據(jù)的分布）或者假（來源于生成器的假數(shù)據(jù)G(z)）生成器G：使用了maxout激活函數(shù)，輸入為隨機噪聲z。目標是使自己生成的假數(shù)據(jù)G(z)在D上的表現(xiàn)D(G(z))，和真實數(shù)據(jù)x在D上的表現(xiàn)D(x)一致。GAN的訓(xùn)練包括兩個方面：最大化判別器分類準確率的判別器的參數(shù)和找到最大程度混淆判別器的生成器的參數(shù)。當更新一個模型生成器的參數(shù)時，另一個模型判別器的參數(shù)是固定的，反之亦然。通常是兩個網(wǎng)絡(luò)單獨且交替訓(xùn)練，先訓(xùn)練判別器，再訓(xùn)練生成器，再訓(xùn)練判別器，如此反復(fù)，直到達到納什均衡。

圖2 生成器樣本示例

GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用到的數(shù)據(jù)集：MNIST，the Toronto Face Database(TFD)和CIFAR-10數(shù)據(jù)集。圖2展示了經(jīng)過訓(xùn)練后從生成器中抽取的樣本示例，其中，最右邊的列顯示了鄰近樣本的最近訓(xùn)練示例，以證明模型沒有記憶訓(xùn)練集。樣本是公平隨機抽取，而不是精心挑選。圖2中，a)表示GAN網(wǎng)絡(luò)在MNIST數(shù)據(jù)集上的生成效果，b)表示GAN網(wǎng)絡(luò)在TFD數(shù)據(jù)集上的生成效果。c)和d)均表示GAN網(wǎng)絡(luò)在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上的生成效果，只是c)中GAN網(wǎng)絡(luò)采取全連接模型，而d)中是卷積判別器和反卷積生成器。在使用GAN進行圖像生成任務(wù)時，比較典型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有DCGAN網(wǎng)絡(luò)和基于先驗知識的StackGAN網(wǎng)絡(luò)。DCGAN將CNN與GAN進行了融合，利用CNN強大的特征提取能力來提高GAN的學(xué)習(xí)效果。DCGAN主要是在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上對 GAN 進行了改進。生成器相當于反卷積網(wǎng)絡(luò)，而判別器相當于卷積網(wǎng)絡(luò)。DCGAN的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 DCGAN生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

DCGAN網(wǎng)絡(luò)最先采用CNN結(jié)構(gòu)實現(xiàn)GAN模型，介紹了如何使用卷積層，并給出一些額外的結(jié)構(gòu)上的指導(dǎo)建議來實現(xiàn)。另外，它還討論如何可視化GAN的特征、隱空間的插值、利用判別器特征訓(xùn)練分類器以及評估結(jié)果。關(guān)于DCGAN的應(yīng)用主要集中在圖像處理方面，可以說這個模型是最典型、應(yīng)用最廣泛的GAN變種模型。StackGAN是一種新的堆疊生成對抗網(wǎng)絡(luò)，用于從文本描述合成照片真實感圖像，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4。StackGAN首次從文本描述生成256×256分辨率的圖像，且生成的圖像具有照片般逼真的細節(jié)。StackGAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為兩個部分：Stage-ⅠGAN和Stage-ⅡGAN。 Stage-ⅠGAN：根據(jù)給定的文本描述，繪制對象的原始形狀和原始顏色，并根據(jù)隨機噪聲向量繪制背景布局，生成低分辨率圖像。生成器G0：首先是經(jīng)過一個CA（調(diào)節(jié)增強技術(shù)）模塊，對文本嵌入進行降維。StackGAN沒有直接將降維后的文本嵌入作為condition，而是將它接了一個全連接層，并從得到的獨立的高斯分布中隨機采樣得到高斯條件變量。接著，將高斯條件變量與噪聲向量經(jīng)過級聯(lián)得到的一組向量輸入到生成器中，然后，經(jīng)過上采樣之后生成一張64*64的圖像。判別器D0：首先，文本嵌入經(jīng)過一個全連接層被壓縮到128維，然后經(jīng)過空間復(fù)制將其擴成一個4×4×128的張量。同時，圖像會經(jīng)過一系列的下采樣到4×4。然后，圖像過濾映射會連接圖像和文本張量的通道。隨后，張量會經(jīng)過一個1×1的卷積層去連接跨文本和圖像學(xué)到的特征。最后，會通過只有一個節(jié)點的全連接層去產(chǎn)生圖像真假的概率。

圖4 StackGAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Stage-Ⅱ GAN：

修正第一階段低分辨率圖像的缺陷，通過再次文本描述來完成對象的細節(jié)，生成了高分辨率的真實感圖像。與通常的GAN不同，本階段不使用隨機噪聲。

生成器G：將第二階段生成器設(shè)計為一個具有殘差塊的編解碼網(wǎng)絡(luò)。Stage-Ⅰ GAN生成的64×64的圖片，加上對文本嵌入進行CA操作得到的高斯條件變量，與前一階段相似，高斯條件變量被擴成一個16×16×128的張量（綠色部分）。同時，由前一個GAN生成的64×64的圖像，會經(jīng)過下采樣變成16×16（紫色部分）。連接圖像特征和文本特征后，經(jīng)過殘差塊，再上采樣，生成圖片。判別器D：對于判別器，其結(jié)構(gòu)類似于第一階段判別器，僅具有額外的下采樣塊。另外，為了明確地強制GAN更好地學(xué)習(xí)圖像和條件文本之間的對齊，我們在兩個階段都采用了匹配感知判別器。StackGAN訓(xùn)練用到的數(shù)據(jù)集：CUB，Oxford-102和MS COCO數(shù)據(jù)集。圖5中a)，b)和c)分別展示了基于這三個數(shù)據(jù)集的測試集，StackGAN網(wǎng)絡(luò)生成的圖像示例?？傮w來說，StackGAN生成的高分辨率的圖像，細節(jié)信息較豐富，且能較好地反映相應(yīng)的文本描述。

圖5 StackGAN網(wǎng)絡(luò)生成的圖像示例

五、 GAN的實際應(yīng)用示例圖

（1）生成人臉：

圖6 基于GAN方法生成人臉

（2）語義圖像-圖片轉(zhuǎn)化：

圖7基于GAN方法將語義圖像轉(zhuǎn)化成圖片

（3）生成動漫人物形象：

圖8基于GAN方法生成動漫人物

（4）路況預(yù)測：圖9中，奇數(shù)列顯示解碼圖像，偶數(shù)列顯示目標圖像：

圖9基于GAN方法的路況預(yù)測結(jié)果

（5）人臉圖像修復(fù)：圖10中，依次顯示真實圖像，缺失圖像，修復(fù)圖像：

圖10基于GAN方法修復(fù)人臉圖像

審核編輯 黃昊宇