DCGAN生成漫畫頭像

在下面的教程中，我們將通過示例代碼說明DCGAN網絡如何設置網絡、優化器、如何計算損失函數以及如何初始化模型權重。在本教程中，使用的動漫頭像數據集共有70,171張動漫頭像圖片，圖片大小均為96*96。

GAN基礎原理

這部分原理介紹參考GAN圖像生成。

DCGAN原理

DCGAN（深度卷積對抗生成網絡，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是GAN的直接擴展。不同之處在于，DCGAN會分別在判別器和生成器中使用卷積和轉置卷積層。

它最早由Radford等人在論文Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中進行描述。判別器由分層的卷積層、BatchNorm層和LeakyReLU激活層組成。輸入是3x64x64的圖像，輸出是該圖像為真圖像的概率。生成器則是由轉置卷積層、BatchNorm層和ReLU激活層組成。輸入是標準正態分布中提取出的隱向量𝑧𝑧，輸出是3x64x64的RGB圖像。

本教程將使用動漫頭像數據集來訓練一個生成式對抗網絡，接著使用該網絡生成動漫頭像圖片。

數據準備與處理

首先我們將數據集下載到指定目錄下并解壓

下載后的數據集目錄結構如下：

./faces/faces
├── 0.jpg
├── 1.jpg
├── 2.jpg
├── 3.jpg
├── 4.jpg...
├── 70169.jpg
└── 70170.jpg

數據處理?

首先為執行過程定義一些輸入：

定義create_dataset_imagenet函數對數據進行處理和增強操作。?

通過create_dict_iterator函數將數據轉換成字典迭代器，然后使用matplotlib模塊可視化部分訓練數據。?

構造網絡

當處理完數據后，就可以來進行網絡的搭建了。按照DCGAN論文中的描述，所有模型權重均應從mean為0，sigma為0.02的正態分布中隨機初始化。

生成器

生成器G的功能是將隱向量z映射到數據空間。由于數據是圖像，這一過程也會創建與真實圖像大小相同的 RGB 圖像。在實踐場景中，該功能是通過一系列Conv2dTranspose轉置卷積層來完成的，每個層都與BatchNorm2d層和ReLu激活層配對，輸出數據會經過tanh函數，使其返回[-1,1]的數據范圍內。

DCGAN論文生成圖像如下所示：

我們通過輸入部分中設置的nz、ngf和nc來影響代碼中的生成器結構。nz是隱向量z的長度，ngf與通過生成器傳播的特征圖的大小有關，nc是輸出圖像中的通道數。?

判別器

如前所述，判別器D是一個二分類網絡模型，輸出判定該圖像為真實圖的概率。通過一系列的Conv2d、BatchNorm2d和LeakyReLU層對其進行處理，最后通過Sigmoid激活函數得到最終概率。

DCGAN論文提到，使用卷積而不是通過池化來進行下采樣是一個好方法，因為它可以讓網絡學習自己的池化特征。

模型訓練

損失函數?

當定義了D和G后，接下來將使用MindSpore中定義的二進制交叉熵損失函數BCELoss。

優化器

這里設置了兩個單獨的優化器，一個用于D，另一個用于G。這兩個都是lr = 0.0002和beta1 = 0.5的Adam優化器。

訓練模型

訓練分為兩個主要部分：訓練判別器和訓練生成器。

• 訓練判別器

  訓練判別器的目的是最大程度地提高判別圖像真偽的概率。按照Goodfellow的方法，是希望通過提高其隨機梯度來更新判別器，所以我們要最大化𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)+𝑙𝑜𝑔(1?𝐷(𝐺(𝑧))𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)+𝑙𝑜𝑔(1?𝐷(𝐺(𝑧))的值。

• 訓練生成器

  如DCGAN論文所述，我們希望通過最小化𝑙𝑜𝑔(1?𝐷(𝐺(𝑧)))𝑙𝑜𝑔(1?𝐷(𝐺(𝑧)))來訓練生成器，以產生更好的虛假圖像。

在這兩個部分中，分別獲取訓練過程中的損失，并在每個周期結束時進行統計，將fixed_noise批量推送到生成器中，以直觀地跟蹤G的訓練進度。

循環訓練網絡，每經過50次迭代，就收集生成器和判別器的損失，以便于后面繪制訓練過程中損失函數的圖像。?

結果展示

描繪D和G損失與訓練迭代的關系圖：

可視化訓練過程中通過隱向量fixed_noise生成的圖像。?

上面的圖像可以看出，隨著訓練次數的增多，圖像質量也越來越好。如果增大訓練周期數，當num_epochs達到50以上時，生成的動漫頭像圖片與數據集中的較為相似。?

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