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导语：本文介绍下GAN和DCGAN的原理，以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。
雷锋网注：本文作者何之源，复旦大学计算机科学硕士在读，研究人工智能计算机视觉方向。本文由雷锋网(公众号：雷锋网)编辑整理自作者知乎专栏，获授权发布。
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：
- 介绍原始的GAN的原理
- 同样非常重要的DCGAN的原理
- 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks，这篇paper算是这个领域的开山之作。
GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：
- G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。
- D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。
在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
最后博弈的结果是什么？在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。
这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。
以上只是大致说了一下GAN的核心原理，如何用数学语言描述呢？这里直接摘录论文里的公式：
简单分析一下这个公式：
- 整个式子由两项构成。x表示真实图片，z表示输入G网络的噪声，而G(z)表示G网络生成的图片。
- D(x)表示D网络判断真实图片是否真实的概率（因为x就是真实的，所以对于D来说，这个值越接近1越好）。而D(G(z))是D网络判断G生成的图片的是否真实的概率。
- G的目的：上面提到过，D(G(z))是D网络判断G生成的图片是否真实的概率，G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”。也就是说，G希望D(G(z))尽可能得大，这时V(D, G)会变小。因此我们看到式子的最前面的记号是min_G。
- D的目的：D的能力越强，D(x)应该越大，D(G(x))应该越小。这时V(D,G)会变大。因此式子对于D来说是求最大(max_D)
下面这幅图片很好地描述了这个过程：
那么如何用随机梯度下降法训练D和G？论文中也给出了算法：
这里红框圈出的部分是我们要额外注意的。第一步我们训练D，D是希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时，V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)。整个训练过程交替进行。
二、DCGAN原理介绍
我们知道深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN，那么如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一（点击查看论文）
DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把上述的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。但不是直接换就可以了，DCGAN对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度，这些改变有：
- 取消所有pooling层。G网络中使用转置卷积（transposed convolutional layer）进行上采样，D网络中用加入stride的卷积代替pooling。
- 在D和G中均使用batch normalization
- 去掉FC层，使网络变为全卷积网络
- G网络中使用ReLU作为激活函数，最后一层使用tanh
- D网络中使用LeakyReLU作为激活函数
DCGAN中的G网络示意：
三、DCGAN in Tensorflow
好了，上面说了一通原理，下面说点有意思的实践部分的内容。
DCGAN的原作者用DCGAN生成LSUN的卧室图片，这并不是特别有意思。之前在网上看到一篇文章 Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita ，是用DCGAN生成动漫人物头像的，效果如下：
这是个很有趣的实践内容。可惜原文是用Chainer做的，这个框架使用的人不多。下面我们就在Tensorflow中复现这个结果。
1. 原始数据集的搜集
首先我们需要用爬虫爬取大量的动漫图片，原文是在这个网站：http://safebooru.donmai.us/中爬取的。我尝试的时候，发现在我的网络环境下无法访问这个网站，于是我就写了一个简单的爬虫爬了另外一个著名的动漫图库网站：konachan.net。
爬虫代码如下：
这个爬虫大概跑了一天，爬下来12万张图片，大概是这样的：
可以看到这里面的图片大多数比较杂乱，还不能直接作为数据训练，我们需要用合适的工具，截取人物的头像进行训练。
2. 头像截取
截取头像和原文一样，直接使用github上一个基于opencv的工具：nagadomi。
简单包装下代码：
截取头像后的人物数据：
这样就可以用来训练了！
如果你不想从头开始爬图片，可以直接使用我爬好的头像数据（275M，约5万多张图片）：百度云盘 提取码：g5qa
3. 训练
DCGAN在Tensorflow中已经有人造好了轮子：carpedm20/DCGAN，我们直接使用这个代码就可以了。
不过原始代码中只提供了有限的几个数据库，如何训练自己的数据？在model.py中我们找到读数据的几行代码：
if config.dataset == ‘mnist‘:
data_X, data_y = self.load_mnist()
else:
data = glob(os.path.join("./data", config.dataset, "*.jpg"))
这样读数据的逻辑就很清楚了，我们在data文件夹中再新建一个anime文件夹，把图片直接放到这个文件夹里，运行时指定--dataset anime即可。
运行指令（参数含义：指定生成的图片的尺寸为48x48，我们图片的大小是96x96，跑300个epoch）：
python main.py --image_size 96 --output_size 48 --dataset anime --is_crop True --is_train True --epoch 300
4. 结果
第1个epoch跑完（只有一点点轮廓）：
第5个epoch之后的结果：
第10个epoch：
200个epoch，仔细看有些图片确实是足以以假乱真的：
题图是我从第300个epoch生成的。
四、总结和后续
简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理。以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。
一些后续阅读：
Ian Goodfellow对GAN一系列工作总结的ppt，确实精彩，推荐：GAN之父NIPS 2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来
GAN论文汇总，包含code：zhangqianhui/AdversarialNetsPapers
原文地址：https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9216940.html