GAN框架研究与思路整理

本文内容将着重分析当前GAN原理及其应用场景，比对其相对于传统深度学习方法在图像生成等方面的区别

一、原始GAN原理

原始GAN论文中的思想为生成模型与判别模型间的零和博弈，通过对抗式的训练，生成模型G捕捉样本数据的数据分布，判别模型则是一个二分类模型，估计一个样本来自训练数据（而非生成数据）的概率。G和D一般都是非线性映射函数，如多层感知器（朴素GAN）/卷积神经网（DCGAN）等。

训练过程中GAN网络中的生成器模型G的目标就是生成看上去尽量真实的数据去欺骗判别器D，而D作为一个二分类模型，目标为判断输入的数据是否“真实”，对于其认为的”真实“的数据输出值会尽量接近1，反之数据逼近于0，代表认为不可能是真实图片，由此形成一种动态博弈过程。博弈的理想结果为，在判别器已经很强大的情况下，仍然无法分辨来自生成器模型的数据是否是真实的，即此时的D(G(Z))=0.5.此时便得到了训练结果：生成模型G，输入相应的量便能根据G捕获的数据分布实现相应数据的生成。

二、原始GAN优缺点

2.1GAN框架有着很多的优点：

①GAN能训练任何一种生成器网络，不需要设计遵循任何种类的因式分解模型；

②任意的生成网络（G）和鉴别网路（D）都会有用（只要网络可微分）,GAN只需要反向传播而不需要利用马尔科夫链反复采样(传统生成模型必备)；

③通过引入内部对抗训练机制，无需在学习过程中进行推断，回避了近似棘手的概率问题，可以逼近一些不是很容易计算的目标函数

④生成器模型G的参数更新不来自于数据样本本身（不是对数据的似然性进行优化),而是来自模型D的一个反传梯度）

2.2GAN框架的主要缺点：

①可解释性差，生成模型最终捕获的数据分布Pg(D)没有显示的表达，只是一个黑盒子一样的映射函数，输入是一个随机变量，输出是需要的数据分布。

②网络在训练过程中很难收敛，由于要平衡两个模型G和D的最优化，因此很容易陷入局部最优导致模型崩溃。

三、GAN应用

目前GAN主要的应用方向有：图像增强，图像变换，图像生成，核心技术仍然是利用GAN对训练数据分布的捕获能力，如超分辨率图像的数据分布特点、语义分割图的数据分布特点，彩色图片的数据分布特点、艺术风格图片的数据分布特点等。数据分布的捕获结果体现在生成模型G内。

总结：以上应用都是利用了GAN对目标数据的数据分布特点捕获的能力(个人认为也是GAN能实现数据生成最强大的地方)

四、传统CNN实现艺术风格转换 VS GAN框架实现艺术风格转换

4.1 A Neural Algorithm of Artistic Style

最早使用深度学习中的CNN框架进行艺术风格转换，利用CNN中逐级的卷积层实现对style风格图和content底图的局部/全局纹理特征进行提取，再利用设计好的损失函数进行全局优化，调整噪声图内容使得其在VGG网络对应卷积层的特征输出同时逼近艺术风格图和内容图。每进行一次反向传播，都使得原噪声图得到微调，逐步逼近最终的效果图。

其主要的缺点在于速度太慢，因为每一次生成都相当于重新训练一个模型，在线训练的方式使其无法满足实时性，同时无法充分利用海量的离线数据。当需要对大量的图片或者视频进行艺术风格转换时，这种传统的方式显然是不符合需求的。

优点在于，艺术风格的迁移训练仅仅需要两张图片，不需要海量的图片数据。

4.2 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

基于GAN框架的前向艺术风格生成模型：将传统的求解全局最优解问题转换成用前向网络逼近最优解，原版的方法每次要将一幅内容图进行风格转换，就要进行不断的迭代，而这篇的方法是先将其进行训练，训练得到前向生成网络，以后再来一张内容图，直接输入到网络中，即得到了具有预先训练的风格内容图。

这种基于GAN的无监督学习训练方法，只需要一张对应的风格图及一批不同内容的content图，充分利用了离线训练的情况下海量的无标签图片数据，通过生成式对抗网络对数据分布的捕获能力，获取艺术风格纹理分布特点。

该模型一旦训练好，对于输入的内容图就能实现模型对应的艺术风格转换，同时保留内容图的语义信息。即将传统的在线训练模式转换为离线训练，在线前馈测试，大大提高了图像转换的实时性

五、GAN框架运用思路整理及疑问

结合GAN框架对于任意生成网络与判别网络的兼容性，以及零和博弈这种对抗式训练模式对于目标数据分布的捕获能力，GAN框架适用于针对数据的生成与转换，通过零和博弈获取人工设计困难的转换关系（如模糊图像转高清图像，按照传统方法，高频分量丢失造成的信息缺失是很难恢复，但GAN通过捕获高清图像的数据分布特点，实现了转换关系的设计）。

而从训练数据来源的角度：针对朴素GAN，仅更改训练样本能实现对任意图数据的生成模型训练，且由于无监督学习的特点，数据来源丰富。而通过在训练过程中隐含层引入一定的标签信息，如图像中的位置信息，得到的模型将能根据输入数据信息，实现更细化的数据生成，如图像翻译，文本->图像等。

因此，针对GAN的特点，目前已有的思路还是较为集中在其对数据分布特点的捕捉能力上，能否由此发散，考虑其他图像增强和图像变换方面的运用？用于特点环境下的图像数据简化（如去雾）或者特定图像增强（如普通图像转热成像），由此方便机器判断或者个人体验？