CycleGAN 和 StyleGAN

阅读本章以了解 CycleGAN 和 StyleGAN 以及它们如何在生成和转换图像方面脱颖而出。

什么是 Cycle 生成对抗网络?

CycleGAN，简称 Cycle-Consistent 生成对抗网络，是一种 GAN 框架，旨在将一幅图像的特征转移到另一幅图像。换句话说，CycleGAN 专为非配对图像到图像转换任务而设计，其中输入和输出图像之间没有关系。

与需要配对训练数据的传统 GAN 相比，CycleGAN 可以在没有任何监督的情况下学习两个不同域之间的映射。

CycleGAN 如何工作?

CycleGAN 的工作原理在于它将问题视为图像重建问题。让我们了解它的工作原理 −

• CycleGAN 首先获取图像输入，例如"X"。然后使用生成器(例如"G")将输入图像转换为重建图像。
• 重建完成后，它会在另一个生成器(例如"F")的帮助下将重建图像的过程反转为原始图像。

CycleGAN 的架构

与传统 GAN 一样，CycleGAN 也有两个部分 - 一个生成器和一个鉴别器。但除了这两个组件之外，CycleGAN 还引入了循环一致性的概念。让我们详细了解 CycleGAN 的这些组件 −

生成器网络(G_AB 和 G_BA)

CycleGAN 有两个生成器网络，例如 G_AB 和 G_BA。这些生成器将图像从域 A 转换为域 B，反之亦然。它们负责最小化原始图像和翻译图像之间的重建误差。

鉴别器网络(D_A 和 D_B)

CycleGAN 有两个鉴别器网络，即 D_A 和 D_B。这些鉴别器分别区分域 A 和 B 中的真实图像和翻译图像。它们负责使用对抗性损失来提高生成图像的真实感。

循环一致性损失

CycleGAN 引入了第三个组件，称为循环一致性损失。它加强了域 A 和域 B 中真实图像和翻译图像之间的一致性。借助 Cycle Consistency Loss，生成器可以学习两个域之间有意义的映射，并确保生成图像的真实性。

下面给出了 CycleGAN 的示意图 −

CycleGAN 的应用

CycleGAN 可用于各种图像到图像的转换任务，包括以下 −

• 风格转换 − CycleGAN 可用于在不同域之间转换图像的风格。它包括将照片转换为绘画、将日景转换为夜景、将航拍照片转换为地图等。
• 领域适应 − CycleGAN 可用于将基于合成数据训练的模型适配到真实世界数据。它提高了各种任务(如对象检测和语义分割)的泛化能力和性能。
• 图像增强 − CycleGAN 可用于通过去除伪影、调整颜色和改善视觉美感来增强图像质量。

什么是 Style 生成对抗网络?

StyleGAN，简称 Style 生成对抗网络，是 NVIDIA 开发的一种 GAN 框架。StyleGAN 专门用于生成照片般逼真的高质量图像。

与传统 GAN 相比，StyleGAN 引入了一些创新技术来改进图像合成，并对特定属性进行了更好的控制。

StyleGAN 的架构

StyleGAN 使用传统的渐进式 GAN 架构，同时在其生成器部分提出了一些修改。鉴别器部分几乎与传统的渐进式 GAN 类似。让我们来了解一下 StyleGAN 架构有何不同 −

渐进式增长

与传统 GAN 相比，StyleGAN 采用​​渐进式增长策略，在训练过程中，生成器和鉴别器网络的大小和复杂度逐渐增加。这种渐进式增长使 StyleGAN 能够生成更高分辨率的图像(最高可达 1024x1024 像素)。

映射网络

为了控制生成图像的风格和外观，StyleGAN 使用映射网络。该映射网络将输入的潜在空间向量转换为中间潜在向量。

合成网络

StyleGAN 还包含一个合成网络，该网络采用映射网络生成的中间潜在向量并生成最终的图像输出。合成网络由一系列具有自适应实例归一化的卷积层组成，使模型能够生成具有小细节的高质量图像。

风格混合正则化

StyleGAN 还在训练期间引入了风格混合正则化，使模型能够组合来自多个潜在向量的不同风格。风格混合正则化的优点是它增强了生成的输出图像的真实感。

StyleGAN 的应用

StyleGAN 可应用于各种领域，包括以下 −

艺术渲染

由于对年龄、性别和面部表情等特定属性具有更好的控制，StyleGAN 可用于创建逼真的肖像、艺术品和其他类型的图像。

时尚与设计

StyleGAN 可用于生成多样化的服装设计、纹理和风格。此功能使 StyleGAN 成为时装设计和虚拟试穿应用中的宝贵模型。

面部变形

StyleGAN 为我们提供了不同面部属性之间的平滑变形。此功能使 StyleGAN 可用于年龄进展、性别转变和面部表情转换等应用。

结论

在本章中，我们解释了传统生成对抗网络的两种不同变体，即 CycleGAN 和 StyleGAN。

虽然 CycleGAN 专为非配对图像到图像转换任务而设计，其中输入和输出图像之间没有关系，但 StyleGAN 专门用于生成照片般逼真的高质量图像。

了解 CycleGAN 和 StyleGAN 背后的架构和创新，让我们深入了解它们创建逼真输出图像的潜力。