摘要：生成你的明星臉介紹，叫做生成對抗網(wǎng)絡(luò)。改進(jìn)損失函數(shù)為了訓(xùn)練過程穩(wěn)定，生成高質(zhì)量的圖像，論文中采用自定義梯度懲罰來代替對抗誤差損失其中表示真實(shí)和生成圖像之間均勻采樣的直線，試驗(yàn)時(shí)。

GAN，叫做生成對抗網(wǎng)絡(luò) (Generative Adversarial Network) 。其基本原理是生成器網(wǎng)絡(luò) G(Generator) 和判別器網(wǎng)絡(luò) D(Discriminator) 相互博弈。生成器網(wǎng)絡(luò) G 的主要作用是生成圖片，在輸入一個(gè)隨機(jī)編碼 (random code) z后，自動(dòng)的生成假樣本 G(z) 。判別器網(wǎng)絡(luò) D 的主要作用是判斷輸入是否為真實(shí)樣本并提供反饋機(jī)制，真樣本則輸出 1 ，反之為 0 。在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的過程中，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能力都越來越高：G 生成的圖片越來越像真樣本，D 也越來越會(huì)判斷圖片的真假，然后我們在最大化 D 的前提下，最小化 D 對 G 的判斷能力，這實(shí)際上就是最小最大值問題，或者說二人零和博弈，其目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式：

其中表達(dá)式中的第一項(xiàng) D(G(z)) 處理的是假圖像 G(z) ，我們盡量降低評分 D(G(z)) ；第二項(xiàng)處理的是真圖像 x ，此時(shí)評分要高。但是 GAN 并不是完美的，也有自己的局限性。比如說沒有用戶控制的能力和低分辨率與低質(zhì)量的問題。

為了提高 GAN 的用戶控制能力，人類進(jìn)行了一些列的探索研究。比如 Pix2Pix 模型采用有條件的使用用戶輸入，使用成對的數(shù)據(jù) (paired data)?進(jìn)行訓(xùn)練； CycleGAN 模型使用不成對的數(shù)據(jù) (unpaired data)?的就能訓(xùn)練 。但無論是 Pix2Pix 還是 CycleGAN ，都是解決了從一個(gè)領(lǐng)域到另一個(gè)領(lǐng)域的圖像轉(zhuǎn)換問題。當(dāng)有很多領(lǐng)域需要轉(zhuǎn)換時(shí)，對于每一個(gè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換，都需要重新訓(xùn)練一個(gè)模型去解決。目前，存在的模型處理多領(lǐng)域圖像生成任務(wù)時(shí)，學(xué)習(xí) k 個(gè)領(lǐng)域之間所有映射就必須訓(xùn)練 k * (k-1) 個(gè)生成器。如果訓(xùn)練一對一的圖像多領(lǐng)域生成任務(wù)時(shí)，主要會(huì)導(dǎo)致兩個(gè)問題：

訓(xùn)練低效，每次訓(xùn)練耗時(shí)很大。

訓(xùn)練效果有限，因?yàn)橐粋€(gè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換多帶帶訓(xùn)練的話就不能利用其它領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來增大泛化能力。

上圖中 (a) 模型說明如何訓(xùn)練 12 個(gè)不同生成器網(wǎng)絡(luò)以達(dá)到 4 個(gè)不同領(lǐng)域圖像之間轉(zhuǎn)換任務(wù)。很明顯每個(gè)生成器不能夠充分利用整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，只能從 4 個(gè)領(lǐng)域中 2 個(gè)領(lǐng)域相互學(xué)習(xí)，這樣就會(huì)生成圖片質(zhì)量不好。而上圖（b）中的模型就可以解決這些問題，該模型接受多個(gè)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并僅使用一個(gè)生成器來學(xué)習(xí)多領(lǐng)域圖像之間映射關(guān)系。根據(jù)模型的長相將該模型稱為星形網(wǎng)絡(luò)，外文名就是 StarGAN 。

上圖是根據(jù) StarGAN 模型訓(xùn)練出的效果。在同一種模型下，可以做多領(lǐng)域圖像之間的轉(zhuǎn)換，比如更換頭發(fā)顏色、更換表情、更換年齡等。

上圖是對 StarGAN 的簡單介紹，主要包含判別器 D 和生成器 G 。
（a）D 對真假圖片進(jìn)行判別，真圖片判真，假圖片判假，真圖片被分類到相應(yīng)域。
（b）G 接受真圖片和目標(biāo)域標(biāo)簽并生成假圖片；
（c）G 在給定原始域標(biāo)簽的情況下將假圖片重建為原始圖片（重構(gòu)損失）;
（d）G 盡可能生成與真實(shí)圖像無法區(qū)分的圖像，并且通過 D 分類到目標(biāo)域。

提出 StarGAN 網(wǎng)絡(luò)模型，僅使用一個(gè) G 和 D 就可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)領(lǐng)域之間圖像生成和訓(xùn)練。

采用 mask vector 方法控制所有可用域圖像標(biāo)簽以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集之間的多領(lǐng)域圖像轉(zhuǎn)換。

StarGAN?相對于基準(zhǔn)模型,?在面部屬性轉(zhuǎn)移和面部表情合成的任務(wù)中有更好的效果?(具體數(shù)據(jù)請參看原論文中的實(shí)驗(yàn)部分)

首先描述 StarGAN 網(wǎng)絡(luò)，在一個(gè)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行多領(lǐng)域的圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)；然后我們討論了如何使 StarGAN 能合并包含不同標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集以及對其中任意的標(biāo)簽屬性靈活進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換。

訓(xùn)練一個(gè)生成器 G ，能夠多領(lǐng)域映射。將帶有領(lǐng)域標(biāo)簽 c 的輸入圖像 x 轉(zhuǎn)換為輸出圖像 y，即?。隨機(jī)生成目標(biāo)領(lǐng)域標(biāo)簽 c 使得 G 能夠靈活的轉(zhuǎn)換輸入圖像，同時(shí)使用 D 控制多領(lǐng)域。這樣 D 就在圖像源和域標(biāo)簽上產(chǎn)生概率分布，即。

3.1.1 對抗損失函數(shù) (Adversarial Loss)

使用對抗損失函數(shù)提高生成圖像質(zhì)量，達(dá)到 D 無法區(qū)分出來輸出圖像和生成圖像之間的差別：

根據(jù)輸入圖像 x 和目標(biāo)領(lǐng)域標(biāo)簽 c ，由 G 生成輸出圖像，同時(shí) D 區(qū)分出真實(shí)圖像和生成圖像。將
作為輸入圖像 x 經(jīng)過 D 之后得到的可能性分布。生成器 G 使這個(gè)式子盡可能的小，而 D 則盡可能使其最大化。

3.1.2 目標(biāo)域分類損失函數(shù)(Domain Classification Loss)

對于一個(gè)輸入圖像 x 和目標(biāo)分布標(biāo)簽 c ，我們的目標(biāo)是將 x 轉(zhuǎn)換為輸出圖像 y后能夠被正確分類為目標(biāo)分布 c 。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們在 D 之上添加一個(gè)輔助分類器，并在優(yōu)化 G 和 D 時(shí)采用目標(biāo)域分類損失函數(shù)。簡單來說，我們將這個(gè)式子分解為兩部分：一個(gè)真實(shí)圖像的分布分類損失用于約束 D ，一個(gè)假圖像的分布分類損失用于約束 G 。其表達(dá)式如下所示：

其中，代表 D 計(jì)算出來的領(lǐng)域標(biāo)簽的可能性分布。一方面，通過將這個(gè)式子最小化， D 將真實(shí)圖像 x 正確分類到與其相關(guān)分布 c" 。另一方面，假圖像的分類分布的損失函數(shù)定義如下：

即 G 使這個(gè)式子最小化，使得生成的圖像能夠被 D 判別為目標(biāo)領(lǐng)域 c。

3.1.3 重構(gòu)誤差(Reconstruction Loss)

通過最小化對抗損失和分類損失， G 訓(xùn)練生成的圖像盡可能與真實(shí)圖像一樣，并且能夠被分類到正確的目標(biāo)領(lǐng)域。然而，最小化這兩個(gè)損失函數(shù)不能保證?,?轉(zhuǎn)換后的圖像中，只改變領(lǐng)域差異的部分,?而保留輸入圖像中的其他內(nèi)容 。故對 G 使用循環(huán)一致性損失函數(shù) (cycle consistency loss) ，如下：

其中： G 以生成圖像 G(x，c) 以及原始輸入圖像領(lǐng)域標(biāo)簽 c" 為輸入，努力重構(gòu)出原始圖像 x 。我們選擇L范數(shù)作為重構(gòu)損失函數(shù)。注意到我們兩次使用了同一個(gè)生成器，第一次將原始圖像轉(zhuǎn)換到目標(biāo)領(lǐng)域的圖像，然后將生成的圖像重構(gòu)回原始圖像。

3.1.4 總體損失函數(shù)表示(Full Objective)

最終 G 和 D 的損失函數(shù)表示如下：


其中?_?和?_?是控制分類誤差和重構(gòu)誤差相對于對抗誤差的相對權(quán)重的超參數(shù)。在所有實(shí)驗(yàn)中，我們設(shè)置。

3.1.5 改進(jìn)損失函數(shù)

為了 GAN 訓(xùn)練過程穩(wěn)定，生成高質(zhì)量的圖像，論文中采用自定義梯度懲罰來代替對抗誤差損失：

其中：?表示真實(shí)和生成圖像之間均勻采樣的直線，試驗(yàn)時(shí)。

starGAN 的一個(gè)重要優(yōu)勢在于它能夠同時(shí)合并包含不同標(biāo)簽的不同數(shù)據(jù)集，使得其在測試階段能夠控制所有的標(biāo)簽。從多個(gè)數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)的問題在于標(biāo)簽信息對每一個(gè)數(shù)據(jù)集而言只是部分已知。在 CelebA 和 RaFD 的例子中，前一個(gè)數(shù)據(jù)集包含諸如發(fā)色，性別等信息，但它不包含任何后一個(gè)數(shù)據(jù)集中包含的諸如開心生氣等表情標(biāo)簽。這會(huì)引起問題，因?yàn)樵趯?G(x，c) 重構(gòu)回輸入圖像 x 時(shí)需要完整的標(biāo)簽信息 c" 。

3.2.1 向量掩碼(Mask Vector)

為了緩解這一問題，我們引入了向量掩碼 m，使 StarGAN 模型能夠忽略不確定的標(biāo)簽，專注于特定數(shù)據(jù)集提供的明確的已知標(biāo)簽。在 StarGAN 中我們使用 n 維的 one-hot 向量來代表 m ，n 表示數(shù)據(jù)集的數(shù)量。除此之外，我們將標(biāo)簽的同一版本定義為一個(gè)數(shù)組：

其中：[·]表示串聯(lián)，其中 c表示第 i 個(gè)數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽，已知標(biāo)簽 c?的向量能用二值標(biāo)簽表示二值屬性或者用 one-hot 的形式表示多類屬性。對于剩下的 n-1 個(gè)未 i 知標(biāo)簽我們簡單的置為 0 。

3.2.2 訓(xùn)練策略

利用多數(shù)據(jù)集訓(xùn)練 StarGAN 時(shí)，我們使用上面定義的?作為生成器的輸入。如此，生成器學(xué)會(huì)忽略非特定的標(biāo)簽，而專注于指定的標(biāo)簽。除了輸入標(biāo)簽?，此處的生成器與單數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一樣。另一方面我們也擴(kuò)展判別器的輔助分類器的分類類別到到所屬聚集的所有標(biāo)簽。最后，我們將我們的模型按照多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練，其中，判別器只將已知標(biāo)簽相關(guān)的分類誤差最小化即可。

以 celebA 數(shù)據(jù)為例，下載后的數(shù)據(jù)包括 label 文件和圖像。

文件的第一行為圖像的總數(shù)：202599。

第二行為數(shù)據(jù)處理的類別，共 40 種，如下：

(1， "5_o_Clock_Shadow")， (2， "Arched_Eyebrows")， (3， "Attractive")， (4， "Bags_Under_Eyes")， (5， "Bald")， (6， "Bangs")， (7， "Big_Lips")， (8， "Big_Nose")， (9， "Black_Hair")， (10， "Blond_Hair")， (11， "Blurry")， (12， "Brown_Hair")， (13， "Bushy_Eyebrows")， (14， "Chubby")， (15， "Double_Chin")， (16， "Eyeglasses")， (17， "Goatee")， (18， "Gray_Hair")， (19， "Heavy_Makeup")， (20， "High_Cheekbones")， (21， "Male")， (22， "Mouth_Slightly_Open")， (23， "Mustache")， (24， "Narrow_Eyes")， (25， "No_Beard")， (26， "Oval_Face")， (27， "Pale_Skin")， (28， "Pointy_Nose")， (29， "Receding_Hairline")， (30， "Rosy_Cheeks")， (31， "Sideburns")， (32， "Smiling")， (33， "Straight_Hair")， (34， "Wavy_Hair")， (35， "Wearing_Earrings")， (36， "Wearing_Hat")， (37， "Wearing_Lipstick")， (38， "Wearing_Necklace")， (39， "Wearing_Necktie")， (40， "Young")

第三行及之后的每行為，圖像名，已經(jīng)對應(yīng)的 40 種類別的 label ， label 值為 1 或 -1。

000001.jpg -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1

通過本文學(xué)習(xí)，您應(yīng)該初步了解 StarGAN 模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)原理，以及關(guān)鍵部分代碼的初步實(shí)現(xiàn)。如果您對深度學(xué)習(xí) Tensorflow 比較了解，可以參考?Tensorflow版實(shí)現(xiàn)starGAN；如果您對pytorch框架比較熟悉，可以參考?pytorch實(shí)現(xiàn)starGAN；如果您想更深入的學(xué)習(xí)了解starGAN原理，可以參考?論文。

如果想體驗(yàn)項(xiàng)目效果，您可以登陸 ?Mo?平臺(tái)，在?應(yīng)用中心?中找到?StarGAN，可以體驗(yàn)以下五種特征["Black_Hair"， "Blond_Hair"， "Brown_Hair"， "Male"， "Young"] 的風(fēng)格變換。考慮到代碼較長，我們在StarGAN 項(xiàng)目源碼中對相關(guān)代碼做了詳細(xì)解釋。您在學(xué)習(xí)的過程中，遇到困難或者發(fā)現(xiàn)我們的錯(cuò)誤，可以隨時(shí)聯(lián)系我們。

1.論文：https：//arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf?
2.博客：https：//blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/78829232
3.博客：https：//www.cnblogs.com/Thinker-pcw/p/9785379.html
4.pytorch原版github地址：https：//github.com/yunjey/StarGAN
5.tensorflow版github地址：https：//github.com/taki0112/StarGAN-Tensorflow
6.Celeba數(shù)據(jù)集：https://www.dropbox.com/s/d1kjpkqklf0uw77/celeba.zip?dl=0

Mo（網(wǎng)址：momodel.cn）是一個(gè)支持 Python 的人工智能在線建模平臺(tái)，能幫助你快速開發(fā)、訓(xùn)練并部署模型。

Mo 人工智能俱樂部?是由網(wǎng)站的研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)發(fā)起、致力于降低人工智能開發(fā)與使用門檻的俱樂部。團(tuán)隊(duì)具備大數(shù)據(jù)處理分析、可視化與數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn)，已承擔(dān)多領(lǐng)域智能項(xiàng)目，具備從底層到前端的全線設(shè)計(jì)開發(fā)能力。主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)管理分析與人工智能技術(shù)，并以此來促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究。

目前俱樂部每周六在杭州舉辦以機(jī)器學(xué)習(xí)為主題的線下技術(shù)沙龍活動(dòng)，不定期進(jìn)行論文分享與學(xué)術(shù)交流。希望能匯聚來自各行各業(yè)對人工智能感興趣的朋友，不斷交流共同成長，推動(dòng)人工智能民主化、應(yīng)用普及化。