DCGAN生成漫画头像

在下面的教程中，我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中，使用的动漫头像数据集共有70,171张动漫头像图片，图片大小均为96*96。

GAN基础原理

这部分原理介绍参考GAN图像生成。

DCGAN原理

DCGAN（深度卷积对抗生成网络，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是GAN的直接扩展。不同之处在于，DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。

它最早由Radford等人在论文Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中进行描述。判别器由分层的卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层组成。输入是3x64x64的图像，输出是该图像为真图像的概率。生成器则是由转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层组成。输入是标准正态分布中提取出的隐向量𝑧𝑧，输出是3x64x64的RGB图像。

本教程将使用动漫头像数据集来训练一个生成式对抗网络，接着使用该网络生成动漫头像图片。

数据准备与处理

首先我们将数据集下载到指定目录下并解压

下载后的数据集目录结构如下：

./faces/faces
├── 0.jpg
├── 1.jpg
├── 2.jpg
├── 3.jpg
├── 4.jpg
    ...
├── 70169.jpg
└── 70170.jpg

数据处理¶

首先为执行过程定义一些输入：

定义create_dataset_imagenet函数对数据进行处理和增强操作。 

通过create_dict_iterator函数将数据转换成字典迭代器，然后使用matplotlib模块可视化部分训练数据。 

构造网络

当处理完数据后，就可以来进行网络的搭建了。按照DCGAN论文中的描述，所有模型权重均应从mean为0，sigma为0.02的正态分布中随机初始化。

生成器

生成器G的功能是将隐向量z映射到数据空间。由于数据是图像，这一过程也会创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。在实践场景中，该功能是通过一系列Conv2dTranspose转置卷积层来完成的，每个层都与BatchNorm2d层和ReLu激活层配对，输出数据会经过tanh函数，使其返回[-1,1]的数据范围内。

DCGAN论文生成图像如下所示：

我们通过输入部分中设置的nz、ngf和nc来影响代码中的生成器结构。nz是隐向量z的长度，ngf与通过生成器传播的特征图的大小有关，nc是输出图像中的通道数。 

判别器

如前所述，判别器D是一个二分类网络模型，输出判定该图像为真实图的概率。通过一系列的Conv2d、BatchNorm2d和LeakyReLU层对其进行处理，最后通过Sigmoid激活函数得到最终概率。

DCGAN论文提到，使用卷积而不是通过池化来进行下采样是一个好方法，因为它可以让网络学习自己的池化特征。

模型训练

损失函数 

当定义了D和G后，接下来将使用MindSpore中定义的二进制交叉熵损失函数BCELoss。

优化器

这里设置了两个单独的优化器，一个用于D，另一个用于G。这两个都是lr = 0.0002和beta1 = 0.5的Adam优化器。

训练模型

训练分为两个主要部分：训练判别器和训练生成器。

• 训练判别器

  训练判别器的目的是最大程度地提高判别图像真伪的概率。按照Goodfellow的方法，是希望通过提高其随机梯度来更新判别器，所以我们要最大化𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)+𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧))𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)+𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧))的值。

• 训练生成器

  如DCGAN论文所述，我们希望通过最小化𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧)))𝑙𝑜𝑔(1−𝐷(𝐺(𝑧)))来训练生成器，以产生更好的虚假图像。

在这两个部分中，分别获取训练过程中的损失，并在每个周期结束时进行统计，将fixed_noise批量推送到生成器中，以直观地跟踪G的训练进度。

循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。 

结果展示

描绘D和G损失与训练迭代的关系图：

可视化训练过程中通过隐向量fixed_noise生成的图像。 

上面的图像可以看出，随着训练次数的增多，图像质量也越来越好。如果增大训练周期数，当num_epochs达到50以上时，生成的动漫头像图片与数据集中的较为相似。