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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
D_Y
DY 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
x
x域X中的图像数据
Y
^
{\rm{\hat Y}}
Y^**
x
x
x经生成器
G
G
G生成的图片域**
x
^
{\rm{\hat x}}
x^**
Y
^
{\rm{\hat Y}}
Y^ 中图片经生成器
F
F
F生成的数据**
G
G
G**生成器，用于将图片从域
X
X
X到域
Y
Y
Y生成**
F
F
F**生成器，用于将图片从域
Y
Y
Y到域
X
X
X生成**
D
Y
D_Y
DY**判别器，用于判别图片是来自域
Y
Y
Y还是
G
(
x
)
G(x)
G(x)**
说明了这些字母后，我们来看上图：首先域
X
X
X中的数据
x
x
x经过生成器
G
G
G会变成
Y
^
{\rm{\hat Y}}
Y^ 中的图片
y
^
{\rm{\hat y}}
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
Y
^
{\rm{\hat Y}}
Y^ 中的图片
y
^
{\rm{\hat y}}
y^ 再经过生成器
F
F
F变换回来，即将冬季图片再转换成夏季图片，结果记为
x
^
{\rm{\hat x}}
x^ 。然后我们就设置损失让
x
x
x和
x
^
{\rm{\hat x}}
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
→
G
(
x
)
→
F
(
G
(
x
)
)
≈
x
^
x \to G(x) \to F(G(x)) \approx \hat x
x→G(x)→F(G(x))≈x^**，即让
x
x
x和
x
^
{\rm{\hat x}}
x^尽可能相似。
上文介绍完了从域
X
X
X转域
Y
Y
Y的过程，那从域
X
X
X转域
Y
Y
Y是一样的，即尽可能让
y
y
y 和
y
^
{\rm{\hat y}}
y^ 相似**【
y
→
F
(
y
)
→
G
(
F
(
y
)
)
≈
y
^
y \to F(y) \to G(F(y)) \approx \hat y
y→F(y)→G(F(y))≈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
G
A
N
(
G
,
D
Y
,
X
,
Y
)
+
L
G
A
N
(
G
,
D
X
,
Y
,
X
)
+
λ
L
c
y
c
(
G
,
F
)
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)
L(G,F,DX,DY)=LGAN(G,DY,X,Y)+LGAN(G,DX,Y,X)+λLcyc(G,F)
其中
λ
\lambda
λ 表示循环一致损失所占比重，论文中设置
λ
=
10
\lambda = 10
λ=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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