AI图像生成原理与应用

概述

最近替换视频中的人脸比较火，涉及的技术主要是图像生成，主要采用生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）深度学习模型。GAN是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。
本文基于Deepfakes Faceswap实现了一个简单的图片换脸过程。

GAN

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。

机器学习的模型可大体分为两类，生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。判别模型需要输入变量 ，通过某种模型来预测 。生成模型是给定某种隐含信息，来随机产生观测数据。举个简单的例子，

• 判别模型：给定一张图，判断这张图里的动物是猫还是狗
• 生成模型：给一系列猫的图片，生成一张新的猫咪（不在数据集里）

对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数的定义就不是那么容易。我们对于生成结果的期望，往往是一个暧昧不清，难以数学公理化定义的范式。所以不妨把生成模型的回馈部分，交给判别模型处理。这就是Goodfellow他将机器学习中的两大类模型，Generative和Discrimitive给紧密地联合在了一起 。

GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：

• G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。
• D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。

最后博弈的结果是什么？在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。

这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。

Goodfellow从理论上证明了该算法的收敛性 ，以及在模型收敛时，生成数据具有和真实数据相同的分布（保证了模型效果）。

目前GAN最常使用的地方就是图像生成，如超分辨率任务，语义分割等等。

常见的图像生成器

一、NVIDIA StyleGAN

https://github.com/NVlabs/stylegan

这是英伟达2018年底发布的最新研究成果。十天前，英伟达正式给这个模型命名为StyleGAN。顾名思义，GAN的生成器，是借用风格迁移的思路重新发明的。

这个开源实现可以用Linux跑，也可以用Windows跑，但墙裂推荐大家用Linux跑，为性能和兼容性着想。此外还需要Python 3.6和TensorFlow 1.10以上 (支持GPU CUDA9.0+，cuDNN 7.3.1+) 。

和官方代码实现一起发布的，还有Flickr高清人脸数据集。那些几可乱真的人脸，就是StyleGAN吃了这个数据集，才生成的。当然，StyleGAN不止能生成人脸，英伟达还提供了猫、汽车、卧室的预训练模型。

二、Deepfakes Faceswap

https://github.com/deepfakes/faceswap

原理与GAN及下方的NVIDIA StyleGAN、CycleGAN基本一致不再赘述。

实现方法：
 yum install cmake bzip2 
pip install tqdm psutil pathlib numpy opencv-python scikit-image scikit-learn matplotlib ffmpy nvidia-ml-py3 h5py Keras cmake dlib face-recognition flask

#0.download准备照片
#   python ~/project/piglab/machinelearning/lib/download_image.py
# 1.extract提取
#   python faceswap.py extract -i ./data/photo/huangrong/ -o ./data/extract/huangrong/
#   python faceswap.py extract -i ./data/photo/guojing/ -o ./data/extract/guojing/
#   python faceswap.py extract -i ./data/photo/zhu/ -o ./data/extract/zhu/
#   python faceswap.py extract -i ./data/photo/yan/ -o ./data/extract/yan/
# 2.train训练   (AB参数：模型用于输入A，输出B)
#   python faceswap.py train -A ./data/extract/huangrong/ -B ./data/extract/zhu/ -m ./models/huangrong2zhu/
#   python faceswap.py train -A ./data/extract/guojing/ -B ./data/extract/yan/ -m ./models/guojing2yan/
# 3.convert替换
#   python faceswap.py convert -i ./data/test/ -o ./data/output/ -m ./models/huangrong2zhu/
# 9.视频<->图片互转
#   ffmpeg -i ./data/video/shediao.mp4 ./data/photo/shediao/video-%d.png
#   ffmpeg -i ./data/photo/shediao/video-%0d.png -c:v libx264 -vf "fps=25,format=yuv420p" ./data/video/shediao-out.mp4

三、CycleGAN

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/gan/cycle_gan

CycleGAN是发表于ICCV17的一篇GAN工作，可以让两个domain的图片互相转化。传统的GAN是单向生成，而CycleGAN是互相生成，网络是个环形，所以命名为Cycle。并且CycleGAN一个非常实用的地方就是输入的两张图片可以是任意的两张图片，也就是unpaired。

上图是一个单向GAN的示意图。我们希望能够把domain A的图片（命名为a）转化为domain B的图片（命名为图片b）。为了实现这个过程，我们需要两个生成器GABGAB和GBAGBA，分别把domain A和domain B的图片进行互相转换。图片A经过生成器GABGAB表示为Fake Image in domain B，用GAB(a)GAB(a)表示。而GAB(a)GAB(a)经过生辰器GBAGBA表示为图片A的重建图片，用GBA(GAB(a))GBA(GAB(a))表示。最后为了训练这个单向GAN需要两个loss，分别是生成器的重建loss和判别器的判别loss。以上就是A→B单向GAN的原理。

环形GAN：

CycleGAN其实就是一个A→B单向GAN加上一个B→A单向GAN。两个GAN共享两个生成器，然后各自带一个判别器，所以加起来总共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN有两个loss，而CycleGAN加起来总共有四个loss。CycleGAN论文的原版原理图和公式如下，其实理解了单向GAN那么CycleGAN已经很好理解。

效果：