Pytorch实现WGAN用于动漫头像生成

下面是详细讲解“Pytorch实现WGAN用于动漫头像生成”的完整攻略。

概述

本攻略将介绍如何使用Pytorch实现WGAN算法，用于生成动漫头像。WGAN全称为Wasserstein GAN，是针对传统GAN中存在的固有问题，如模式崩溃（mode collapse）等进行改进而提出的一种生成对抗网络算法。

本教程将分为以下两个部分：

数据准备：包括数据集的下载和预处理
模型训练：包括模型的搭建和训练

数据准备

数据集下载

本次实验选择的是动漫头像数据集，数据集的下载地址为：https://drive.google.com/drive/folders/17441N9JNzoa8HSo1OCl7rexRQ9pY2R5O。

将数据集下载完成后，解压到任意位置即可。

数据预处理

在数据预处理阶段，我们需要将数据集中的图片转换为统一大小（128 x 128）且格式一致的图像。

from PIL import Image
import os

size = 128, 128
data_dir = 'data/anime/'
filename_list = os.listdir(data_dir)

for filename in filename_list:
    if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
        # 读取图片并转换大小
        img = Image.open(os.path.join(data_dir, filename)).convert('RGB')
        img = img.resize(size)
        # 格式转换
        img.save(os.path.join(data_dir, filename.split('/')[-1].split('.')[0]+'.jpg'))
        os.remove(os.path.join(data_dir, filename))

以上代码将会批量处理数据集中的图片，将其转换为统一大小和格式，并将png图片转换为jpg格式。

模型训练

模型搭建

在此教程中，我们选择Pytorch作为深度学习框架，并构建WGAN网络模型。WGAN中包含了两个神经网络：判别器和生成器，两者之间通过对抗学习进行权值的更新。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils import spectral_norm

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            spectral_norm(nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1)),
            nn.LeakyReLU(0.2, True),
            spectral_norm(nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1)),
            nn.LeakyReLU(0.2, True),
            spectral_norm(nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1)),
            nn.LeakyReLU(0.2, True),
            spectral_norm(nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1)),
            nn.LeakyReLU(0.2, True),
            nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 0)
        )

    def forward(self, x):
        return self.main(x).view(-1)

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(128, 1024, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(1024),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(1024, 512, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(128, 3, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )
        self.latent_dim = 128

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, self.latent_dim, 1, 1)
        return self.main(x)

以上代码中，Discriminator和Generator分别表示判别器和生成器的网络结构。其中，Discriminator和Generator都使用了卷积神经网络，以提取图像特征。

模型训练

在模型训练阶段，我们需要对两个网络进行交替训练，并生成合适的随机数据用于模型的生成。

import os
import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision.transforms import transforms
from tqdm import tqdm

img_size = (128, 128)
batch_size = 64
n_critic = 5
n_epochs = 200
lr = 0.0001
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(img_size),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5] * 3, std=[0.5] * 3)
])
dataset = ImageFolder('data/anime', transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 初始化模型
d_net = Discriminator().to(device)
g_net = Generator().to(device)
d_opt = torch.optim.RMSprop(d_net.parameters(), lr=lr)
g_opt = torch.optim.RMSprop(g_net.parameters(), lr=lr)

# 训练模型
for epoch in range(n_epochs):
    # 进度条
    data_iter = iter(dataloader)
    with tqdm(total=len(dataloader), ncols=80) as pbar:
        for i in range(len(dataloader)):
            real_imgs = next(data_iter)[0]
            real_imgs = real_imgs.to(device)
            z = torch.randn(real_imgs.size(0), g_net.latent_dim).to(device)

            # 训练判别器
            for j in range(n_critic):
                fake_imgs = g_net(z)

                d_net.zero_grad()
                d_loss = d_net(fake_imgs).mean() - d_net(real_imgs).mean()
                eps = torch.rand(real_imgs.size(0), 1, 1, 1).to(device)
                x_hat = eps * real_imgs + (1 - eps) * fake_imgs.clone().detach()
                d_hat = d_net(x_hat)
                d_reg = 10 * ((d_hat.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean()
                d_total_loss = d_loss + d_reg
                d_total_loss.backward()
                d_opt.step()

            # 训练生成器
            g_net.zero_grad()
            g_loss = -d_net(g_net(z)).mean()
            g_loss.backward()
            g_opt.step()

            # 进度条更新
            pbar.set_description("Epoch: %d/%d" % (epoch+1, n_epochs))
            pbar.set_postfix({'Loss_D': d_loss.item(), 'Loss_G': g_loss.item()})
            pbar.update(1)

以上代码中，我们首先对数据集进行预处理，并将其划分为批次进行训练。在模型训练过程中，我们需要交替训练判别器和生成器，并对每个批次的数据进行误差的计算和更新。需要注意的是，在训练判别器过程中，我们使用了WGAN算法中的梯度花式惩罚（gradient penalty）。

生成模型

在训练完成后，我们可以通过生成器进行样本的生成。

import torchvision.utils as vutils

# 生成10个样本
samples = torch.randn(10, Generator().latent_dim).to(device)
gen_imgs = g_net(samples)
gen_imgs = 0.5 * (gen_imgs + 1.0)

# 显示生成的样本
vutils.save_image(gen_imgs, 'samples.jpg', normalize=True, nrow=5)

以上代码将会生成10个通过训练好的模型生成的样本，并将结果保存到samples.jpg中。

至此，Pytorch实现WGAN用于动漫头像生成的攻略已经完整展示完成。

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