实现黑白图片自动变成彩色图片

如果你有一幅黑白图片，你该如何上色让他变成彩色的呢？通常做法可能是使用PS工具来进行上色。那么，有没有什么办法进行自动上色呢？自动将黑白图片变成彩色图片？答案是有的，使用深度学习中的Pix2Pix网络就可以实现这一功能。

如图所示，我们可以将黑白动漫图片，通过网络学习，自动变成彩色。对这个Pix2Pix网络是如何实现的，想要进一步了解网络和代码的话，可以点击这个

课程链接

下面，对这个网络进行一点简要介绍。

---

Pix2Pix网络介绍

pix2pix算是cGAN的一种，但是和cGAN又略有不同，而且，在pix2pix这篇论文中，首次提出了PatchGAN的概念，初次接触到的人可能会略有疑惑。这篇文章，我们就一起来探讨一下，pix2pix中的判别器是如何设计的。

cGAN

提到pix2pix就一定要提一下，他的思想源泉，cGAN。最初我们所熟知的GAN的概念，当属造假钞和验假钞的对抗过程（诞生了DCGAN），造假钞造出来的假钞越来越像真钞，验假钞的越来越能够识别假钞。我们从这个具体故事里面抽象出来，其实就是说，生成器生成的图片够真，就可以骗过判别器。至于这个生成器生成的图片真的是我们想要的？就不一定了。

另外还有一个问题，比如上面这幅图。如果我有一堆火车图片。有正面的也有侧面的，我们都知道这是火车。但是生成对抗网络其实并不理解。如果用最基本的GAN（比如DCGAN）来做的话，很有可能最后就会得到一个normal的图片，就是正面和侧面火车平均之后的一个图片。就会导致训练之后的图片结果很模糊。

cGAN就是来解决这个问题的。c表示conditional，是控制。我想让生成器生成小狗的图片，他就不能生成火车的图片。此时我们的D和G不再是单独的一个输入，而是两种输入。

在生成器部分，我们不仅输入normal distribution，还输入一个条件c（比如cat或者train）。我们在判别器部分，也输入两个，一个是条件c，另外一个是x（生成的数据或者真实的数据）。这里判别器的目的不仅仅要看生成的x数据是否和真实数据分布接近。还要看和条件c是否一致。对于判别器而言，生成的图片不好，还有生成的图片和c不匹配，都要给它低分。

pix2pix的判别器

在pix2pix中我们的判别器构造和cGAN思想基本一致，但稍有不同。

这里，我们的判别器输入两张图像，一张是G的input图像，一张是G的output图像。也就是说，对于判别器而言，不只是输出高质量的图像就可以骗过判别器，必须要两张图像有对应关系才可以。

pix2pix的判别器训练代码

下面，我们从代码详细的看一下，pix2pix是如何对判别器进行计算的。

real_a, real_b = batch[0].to(device), batch[1].to(device)fake_b = net_g(real_a)
optimizer_d.zero_grad()# 判别器对虚假数据进行训练
fake_ab = torch.cat((real_a, fake_b), 1)
pred_fake = net_d.forward(fake_ab.detach())
loss_d_fake = criterionGAN(pred_fake, False)