昇思25天学习打卡营第23天|DCGAN生成漫画头像

今天是参加昇思25天学习打卡营的第23天，今天打卡的课程是“DCGAN生成漫画头像”，这里做一个简单的分享。

1.简介

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。

本次学习的内容是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。

2.模型架构

• 生成器部分

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：

图片来源：Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.

生成器代码：

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops
from mindspore.common.initializer import Normal

weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
gamma_init = Normal(mean=1, sigma=0.02)

class Generator(nn.Cell):
    """DCGAN网络生成器"""

    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.generator = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2dTranspose(nz, ngf * 8, 4, 1, 'valid', weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf * 2, ngf, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf, gamma_init=gamma_init),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2dTranspose(ngf, nc, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.Tanh()
            )

    def construct(self, x):
        return self.generator(x)

generator = Generator()

• 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。

class Discriminator(nn.Cell):
    """DCGAN网络判别器"""

    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.discriminator = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2, gamma_init=gamma_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4, gamma_init=gamma_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 'pad', 1, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8, gamma_init=gamma_init),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 'valid', weight_init=weight_init),
            )
        self.adv_layer = nn.Sigmoid()

    def construct(self, x):
        out = self.discriminator(x)
        out = out.reshape(out.shape[0], -1)
        return self.adv_layer(out)

discriminator = Discriminator()

• 损失函数和优化器

# 定义损失函数
adversarial_loss = nn.BCELoss(reduction='mean')
# 为生成器和判别器设置优化器
optimizer_D = nn.Adam(discriminator.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=beta1)
optimizer_G = nn.Adam(generator.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=beta1)
optimizer_G.update_parameters_name('optim_g.')
optimizer_D.update_parameters_name('optim_d.')

3.小结

今天学习了GAN的一种扩展模型DCGAN(深度卷积对抗生成网络)。DCGAN结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）的思想，用于生成逼真的图像。DCGAN的一些特点：DCGAN的生成器和判别器都舍弃了CNN的池化层，判别器保留CNN整体架构，生成器则是将卷积层替换成反卷积层。在判别器和生成器中使用了Batch Normalization（BN）层，这有助于处理初始化不良导致的训练问题，加速模型训练，提升了训练的稳定性。在生成器中除输出层使用Tanh激活函数，其余层全部使用ReLu激活函数。而在判别器中，除输出层外所有层都使用LeakyReLu激活函数，防止梯度稀疏。基于此网络构型，采用不同的训练数据可以用于生成不同类型的图片。

以上是第23天的学习内容，附上今日打卡记录：