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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：

  1. 介绍原始的GAN的原理 
  2. 同样非常重要的DCGAN的原理 
  3. 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（arxiv：），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：

 

生成对抗式网络 GAN的理解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：

生成对抗式网络 GAN的理解

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：

 

生成对抗式网络 GAN的理解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（论文地址：[1511.06434] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）

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：

生成对抗式网络 GAN的理解

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：

生成对抗式网络 GAN的理解

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：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 - Konachan.com Anime Wallpapers。

爬虫代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import traceback

def download(url, filename):
    if os.path.exists(filename):
        print('file exists!')
        return
    try:
        r = requests.get(url, stream=True, timeout=60)
        r.raise_for_status()
        with open(filename, 'wb') as f:
            for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
                if chunk:  # filter out keep-alive new chunks
                    f.write(chunk)
                    f.flush()
        return filename
    except KeyboardInterrupt:
        if os.path.exists(filename):
            os.remove(filename)
        raise KeyboardInterrupt
    except Exception:
        traceback.print_exc()
        if os.path.exists(filename):
            os.remove(filename)


if os.path.exists('imgs') is False:
    os.makedirs('imgs')

start = 1
end = 8000
for i in range(start, end + 1):
    url = 'http://konachan.net/post?page=%d&tags=' % i
    html = requests.get(url).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    for img in soup.find_all('img', class_="preview"):
        target_url = 'http:' + img['src']
        filename = os.path.join('imgs', target_url.split('/')[-1])
        download(target_url, filename)
    print('%d /