对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及图片春冬变换案例-灵析社区

写在前面

​   在前面我们已经介绍过了最原始的GAN网络和DCGAN，这篇文章我将来为大家介绍CycleGAN，并且基于CycleGAN实现一个小demo——将一张图片进行季节转换，即从冬天变换到夏天和从夏天变换到冬天。

​   大家已经看到了CycleGAN，应该对GAN已经有了一定的了解，因此我不会对GAN的原理进行详细的讲解，只会叙述CycleGAN的独到之处。

在正式讲解之前，我给大家先展示一下CycleGAN可以做哪些事：

                          普通马变斑

可以看到，使用CycleGAN可以实现各种各样的风格转换，是非常有意思的一个算法。大家准备好了嘛，下面就正式发车了。

CycleGAN核心思想

​   这一部分我会来介绍CycleGAN的核心思想，相信你了解后会和我有一样的感觉，那就是这个设计太巧妙了！！！

首先我们还是来介绍一下这篇论文的全称——  Unpaired Image-to-Image Translationusing Cycle-Consistent Adversarial Networks，即非成对图像转换循环一致性对抗网络。我们一点点的来解释，首先什么是非对称图像呢？其实啊，这里的非对称图像指的是我们的训练样本是不相关的。在之前的一些GAN转换实验中，往往都需要成对的图片数据，例如pix2pix，而成对的图片数据是很难获取的，于是CycleGAN对数据的要求就大大降低，不需要成对图像，即非对称图像，这样就让CycleGAN的应用场景就变得非常丰富。下图展示了对称数据和非对称数据的区别：

  接下来再来讲讲什么是循环一致性对抗网络？这个就是本文的核心思想，听懂这个那么这篇论文你就搞懂了，这就为大家慢慢道来！！！

​   我们先来明确一下这篇文章的目标，即有两个域的图像，分别为域X和域Y，例如域X表示夏季图片、域Y表示冬季图片，现期望将这两个域的图片互相转换，即输入域X的夏季图片生成器输出域Y的冬季图片或输入域Y的冬季图片生成器输出域X的夏季图片。我们来考虑考虑传统的GAN网络能否完成这项任务，示意图如下：

 上图我们的确是将域X中图片转换成了域Y中冬季图片风格，但是你会发现转换后的图片和原始图片没有任何关系，即GAN网络只学到了把一张夏季图片传化为冬季图片，但至于转换后的冬季图片和原始夏季图片有没有关系没有学习到，这样的话这个网络肯定是不符合实际要求的。那么CycleGAN就提出了循环一致性网络，如下图所示：

现对上图做相关解释，首先我们先对相关字母做一定了解，如下表所示：

  其实这样就把CycleGAN的核心思想都介绍完了，这里再贴上论文中关于这部分的一张完整的图供大家参考：

CycleGAN损失函数

其实介绍完理论部分，那么损失函数就很简单了，一共有三部分组成，如下表所示：【呜呜呜，这里编辑的markdown表格在网页中显示总是乱码，大家将就看一下图片吧】

CycleGAN图像夏冬转换案例