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🍊往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例    对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例

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本节已录制视频：CycleGAN✨✨✨

对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及风景照春冬变换案例

写在前面

​   在前面我们已经介绍过了最原始的GAN网络和DCGAN，这篇文章我将来为大家介绍CycleGAN，并且基于CycleGAN实现一个小demo——将一张图片进行季节转换，即从冬天变换到夏天和从夏天变换到冬天。🍹🍹🍹

​  大家已经看到了CycleGAN，应该对GAN已经有了一定的了解，因此我不会对GAN的原理进行详细的讲解，只会叙述CycleGAN的独到之处。如若你还对GAN的原理不够清楚，下列两篇文章获取能帮到您：

• 对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例 🍁🍁🍁
• 对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例 🍁🍁🍁

​  在正式讲解之前，我给大家先展示一下CycleGAN可以做哪些事：

普通马变斑马

各种风格转换

准备好了嘛，下面就正式发车了。🚖🚖🚖

 

CycleGAN核心思想

  这一部分我会来介绍CycleGAN的核心思想，相信你了解后会和我有一样的感觉，那就是这个设计太巧妙了！！！🌼🌼🌼

  首先我们还是来介绍一下这篇论文的全称—— Unpaired Image-to-Image Translationusing Cycle-Consistent Adversarial Networks，即非成对图像转换循环一致性对抗网络。我们一点点的来解释，首先什么是非对称图像呢？其实啊，这里的非对称图像指的是我们的训练样本是不相关的。在之前的一些GAN转换实验中，往往都需要成对的图片数据，例如pix2pix，而成对的图片数据是很难获取的，于是CycleGAN对数据的要求就大大降低，不需要成对图像，即非对称图像，这样就让CycleGAN的应用场景就变得非常丰富。下图展示了对称数据和非对称数据的区别：

  接下来再来讲讲什么是循环一致性对抗网络？这个就是本文的核心思想，听懂这个那么这篇论文你就搞懂了，这就为大家慢慢道来！！！🌼🌼🌼

​  我们先来明确一下这篇文章的目标，即有两个域的图像，分别为域X和域Y，例如域X表示夏季图片、域Y表示冬季图片，现期望将这两个域的图片互相转换，即输入域X的夏季图片生成器输出域Y的冬季图片或输入域Y的冬季图片生成器输出域X的夏季图片。我们来考虑考虑传统的GAN网络能否完成这项任务，示意图如下：

​  域X的图片经生成器G不断生成图片G(x)，而$D_Y$ 鉴别生成的图片和域Y中的图片，这样就构成了一个GAN网络，这样看似乎也可以完成任务，会将域X中的图片不断像域Y转换，但是呢，大家能否看出这里似乎还是存在着一些漏洞，如下图所示：

​  上图我们的确是将域X中图片转换成了域Y中冬季图片风格，但是你会发现转换后的图片和原始图片没有任何关系，即GAN网络只学到了把一张夏季图片传化为冬季图片，但至于转换后的冬季图片和原始夏季图片有没有关系没有学习到，这样的话这个网络肯定是不符合实际要求的。那么CycleGAN就提出了循环一致性网络，如下图所示：

​   现对上图做相关解释，首先我们先对相关字母做一定了解，如下表所示：

$x$	域X中的图像数据
$\hat{\mathrm{Y}}$	$x$经生成器$G$生成的图片域
$\hat{\mathrm{x}}$	$\hat{\mathrm{Y}}$ 中图片经生成器$F$生成的数据
$G$	生成器，用于将图片从域$X$到域$Y$生成
$F$	生成器，用于将图片从域$Y$到域$X$生成
$D_Y$	判别器，用于判别图片是来自域$Y$还是$G(x)$

​  说明了这些字母后，我们来看上图：首先域$X$中的数据$x$经过生成器$G$会变成 $\hat{\mathrm{Y}}$ 中的图片$\hat{\mathrm{y}}$ ，即现在夏季的图片已经转换成冬季的图片，不过此时夏冬两季图片的相关性我们是不知的，可能很差，而我们期望夏冬两季的图片相关性强，即区别只会体现在季节的差异上。于是我们会将$\hat{\mathrm{Y}}$ 中的图片$\hat{\mathrm{y}}$ 再经过生成器$F$变换回来，即将冬季图片再转换成夏季图片，结果记为$\hat{\mathrm{x}}$ 。然后我们就设置损失让$x$和$\hat{\mathrm{x}}$ 尽可能一样，这样就能控制生成器G生成的冬季图片和原始夏季图片相关性很强了。上述循环一致性大致过程为：$x\to G(x)\to F(G(x))\approx \hat{x}$ ，即让$x$和$\hat{\mathrm{x}}$尽可能相似。

​  上文介绍完了从域$X$转域$Y$的过程，那从域$X$转域$Y$是一样的，即尽可能让 $y$ 和 $\hat{\mathrm{y}}$ 相似【$y\to F(y)\to G(F(y))\approx \hat{y}$】，过程如下：

​  其实这样就把CycleGAN的核心思想都介绍完了，这里再贴上论文中关于这部分的一张完整的图供大家参考：

 
 

CycleGAN损失函数

  其实介绍完理论部分，那么损失函数就很简单了，一共有三部分组成，如下表所示：【呜呜呜，这里编辑的markdown表格在网页中显示总是乱码，大家将就看一下图片吧🎃】

  而总的损失为上述三部分之和，公式如下：

​ $$L(G,F,D_X,D_Y)=L_{GAN}(G,D_Y,X,Y)+L_{GAN}(G,D_X,Y,X)+\lambda L_{cyc}(G,F)$$

  其中$\lambda$ 表示循环一致损失所占比重，论文中设置$\lambda =10$。

 
 

CycleGAN图像夏冬转换案例

​  实验论文中也给除了Github地址，连接如下：CycleGAN 🍁🍁🍁

​  这里我就不带大家一点点的解读代码了，相信你阅读了我之前的文章看这个代码应该能大致了解，我之前几期做过一些代码的解读，但是我自己觉得描述并不算很清晰，有的想要表达的点也没有表述清楚，所以我觉得代码部分大家还是看视频讲解比较高效，但是不论怎样，阅读代码你一定要自己亲自调试调试，这样你会有很大的收获！！！

  这里我就放一张我运行的结果图片，从夏季转换到冬季，如下：

  可以看出，变换的效果还是不错的。【注意：我只再Googleclab上训练了15个epoch就得动了这样的效果，大家可以增大epoch进行训练。】

 
 

论文下载

CycleGAN论文下载 🍁🍁🍁

 
 

参考连接

精读CycleGAN论文

生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) (四) – Cycle GAN

 
 
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