图像生成

15 图像生成

图像生成（Image Generation）是一种计算机视觉任务，其目的是根据输入生成具有目标图像性质的图像。这种任务在深度学习领域非常重要，因为它可以用于各种应用，如生成人脸、物体识别、风格转换等。

15.1 基本原理

图像生成分为传统图像生成和基于深度学习的图像生成两个方向，我们主要介绍基于深度学习的图像生成。图像生成是通过训练深度学习模型，使其能够学习训练数据中的分布特征，从而生成与数据分布相似或符合特定要求的新图像。模型通常从一个潜在空间（如随机噪声）或条件输入（如文本描述或标签）中采样，并通过一系列非线性变换逐步构建输出图像。常见的模型如变分自编码器（VAE）通过潜在空间的概率建模生成多样化的图像。这些模型通过优化目标函数，使生成结果尽可能接近真实数据的分布。生成对抗网络（GANs）通过生成器和判别器的对抗训练提高生成图像的质量，而变分自编码器（VAE）通过潜在空间的概率建模生成多样化的图像。这些模型通过优化目标函数，使生成结果尽可能接近真实数据的分布。

15.2 变分自编码器

15.2.1 自编码器

自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于数据降维和特征学习。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据压缩成一个低维的潜在表示（向量），而解码器则从这个潜在表示（向量）重建出原始数据。自编码器的目标是最小化输入数据与重建数据之间的差异，从而学习到数据的有效表示。自编码器可以用于多种任务，包括数据去噪、图像重建、异常检测和生成模型等。通过训练，自编码器能够提取出输入数据的关键特征，并在保持重要信息的同时去除冗余部分，使其在数据预处理和特征提取方面具有广泛的应用潜力。

图1

自编码器的工作原理如下：通过训练网络使输入数据尽可能精确地重现在网络的输出端。这一过程包括两个主要阶段：编码和解码。在编码阶段，自编码器的编码器部分将输入数据压缩成一个低维的潜在空间表示（向量），这个表示捕捉了输入数据的核心特征。随后，在解码阶段，解码器部分尝试从这个压缩的表示（向量）中重建原始输入数据。自编码器的训练目标是最小化输入和重建输出之间的差异，通常是通过计算两者之间的损失（如均方误差）并使用反向传播算法来调整网络权重，以此学习到数据的有效压缩和重建方式。通过这种方式，自编码器能够学习到数据的内在特征。

图2

15.2.2 自编码器的局限性

如果我们有某张图片的编码向量，那么就可以利用训练好的自编码器重建该图像，如图3所示：

图3

我们将一张图片输入到自编码器后，会得到这张在表情、肤色等特征上的取值的编码向量z，而解码器会根据这些特征取值重构出原始输入的这张面部图像。但是如果我们随机生成一个特征编码向量z，解码器并不能根据这个特征编码向量产生新的相应面部图片，因为自编码器训练的目的是使输出像素与输入像素尽可能相近，自编码器只能将输入图片产生的特征编码向量还原为输入图片。

图4

如上图所示，假设我们训练好的自编码器将“新月”图片编码为成code=1（这里假设code只有1维），将其code=1解码能得到“新月”的图片；将“满月”编码为code=10，同样将code=10解码能得到“满月”图片。这时候如果我们给自编码器一个code=5，我们希望是能得到“半月”的图片，但由于之前训练时并没有将“半月”的图片编码，也没有编码为5的其他图片，那么我们就不太可能得到“半月”的图片。因此自编码器多用于数据的压缩和恢复，用于数据生成时效果并不理想。

图5

要改进这个问题，我们可以不将图片编码成“数值”，而将其编码成“分布”。还是刚刚的例子，我们将“新月”图片编码为μ=1的正态分布，那么就相当于在1附近加了噪声，此时不仅1表示“新月”，1附近的数值也表示“新月”，只是1的时候最像“新月”。将”满月”编码为μ=10的正态分布，10的附近也都表示“满月”。那么code=5时，就同时拥有了“新月”和“满月”的特点，那么这时候decode出来的大概率就是“半月”了。

15.2.3 重参数化

为了使生成的潜在向量在大体上服从单位高斯分布，我们要在自编码器的编码网络中加入一个约束，经过这样的 改进之后，我们只需要从单位高斯分布中采样一个潜在向量，并将其传到解码器（decoder）中，就可以生成新的图像了。

假设预设的分布为Q，隐含变量的分布为P，我们可以用KL散度来衡量两个概率分布的差异，其公式如下：

经推导，KL散度的损失函数为：

此时变分自编码器的损失函数由两部分组成：1.衡量模型重构图像精确度的均方误差。2.预设的概率分布和隐含变量的差异程度。

我们要让隐含变量服从正态分布z_{N(μ,σ)，但在目标函数的优化过程中，变分自编码模型并没有用z}N(μ,σ)采样得到隐变量z，因为这样的采样操作是无法求导的，所以无法进行反向传播。所以在求解时使用了一个小技巧：先采样一个标准正态分布，z~N(0,1)，然后计算z = μ + εσ。这样得到的隐变量z仍然服从正态分布z~N(μ,σ)，同时也可以正常对μ,σ进行求导，不会影响反向传播。

15.3 生成对抗网络（GAN）

你能区分出以下这些图片是真实的图片还是生成的图片吗？

项目地址：https://thispersondoesnotexist.com/

这个项目的名称为this person does not exist，翻译成中文就是“这个人并不存在”，项目中的图片都是使用生成对抗网络来生成的。

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习架构，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。它包含两个关键组件：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是从随机噪声中生成与真实数据相似的数据，而判别器则尝试区分生成的数据和真实数据。这两个网络通过对抗式学习相互竞争：生成器努力生成越来越逼真的数据以“欺骗”判别器，而判别器则不断改进以更准确地识别真实与生成的数据。通过这种对抗训练，生成器最终能够产生高质量、难以区分真假的数据。GAN在图像生成、文本生成和音频生成等领域有非常出色的表现。

15.3.1 生成对抗网络的原理

图6

如上图所示，生成对抗网络包含生成器和判别器。

当训练生成器的时候，锁定判别器的权重。对于生成器而言，我们希望它生成的图片能骗过判别器，当输入的图片为生成的假数据（生成的图片）时，我们希望输出的值越接近1越好。我们将生成的图片传入模型，通过正向传播计算损失值，然后通过梯度下降来调整生成器的权重参数。

当训练判别器的时候，锁定生成器的权重。对于判别器而言，我们希望它能准确的识别图片是真实图片还是生成的图片，当输入的图片为真数据（真实图片）时，我们希望判别器的输出越接近1越好，反之，当输入的图片为假数据（生成的图片）时，我们希望判别器输出的值越接近0越好。

通过迭代训练生成器和判别器，使得生成器和判别器的能力不断增强，直到生成器能生成以假乱真的图片。

15.3.2 通过可视化的形式理解生成对抗网络

GAN Lab项目地址：https://poloclub.github.io/ganlab/

图7

在这个项目中，我们可以使用项目提供的在线工具，对生成对抗网络的训练过程进行实时可视化，从而直观的理解生成对抗网络的训练过程。如图7所示，生成器根据噪音生成虚拟数据，然后于真实数据一起送到判别器进行判别，在模型训练的初始阶段，生成的虚拟数据也真实数据的差异非常大，判别器很容易识别生成的虚拟数据。然后在训练的过程中，判别器根据对应的损失函数值，调整判别器的连接权重，同样，生成器也根据对于的损失函数值，调整生成器的连接权重。随着训练的持续进行，之前清晰的紫绿色块逐渐消失，说明判别器已经无法判断谁为真数据，谁为假数据，虚拟数据和真实数据已经趋于一致。