谷歌 GAN 生成人脸：对抗创造新艺术风格，128像素扩展到4000

imtianx 发布于2019-04-25 18:15 / 1510人阅读

摘要：一段时间以来，我一直在尝试使用生成神经网络制作人物肖像。生成图像的质量与低分辨率输出实现密切相关。在第一阶段，根据给定描述生成相对原始的形状和基本的色彩，得出低分辨图像。使用生成的图像比现有方法更加合理逼真。

一段时间以来，我一直在尝试使用生成神经网络制作人物肖像。早期试验基于类似 Deep Dream 的方法，但最近我开始将精力集中在 GAN 上面。当然，无论在什么时候，高精度和较精确的细节都是很难实现的，使用 GAN 生成人脸也一样。首先，这些网络的感受野往往不到 256×256 像素的大小。

解决这个问题的一种办法是使用 stack GAN。我用基于 stack GAN 的方法，终于将像素提升到 768×768 的大小，最多使用 3 个阶段 stack 将像素提升到了 4k×4k。我不在意结果是否真实，但细节纹理逼真很重要。

为了减少 artifact（模糊不清的地方），我需要应对 mode collapse 等各种问题。具体说，光滑皮肤和多毛皮肤之间，第二阶段 GAN 是 meta stable，往往导致输出变成一块一块的。

现在我使用的最多是 vanilla GAN。当然，我觉得我也该试一下 WGAN、CramerGAN 或 BEGAN，因为大家都说后面几种收敛更好。

下面就是我使用 GAN 生成的空想人物肖像（我选了效果比较好的放上来）。

生成图像的质量与低分辨率输出（lowres output）实现密切相关。我通常在第一阶段生成 128×128 或者 256×256 像素的结果，然后在第二阶段提升至 768×768 或者 1024×1024。大多数情况下，生成的结果都很糟糕，远远没有我挑选出来的这几张好，但有些时候会出现非常富有艺术性的图像，偶尔看上去还像是有艺术风格诞生。

我在最后的第三阶段将像素提升到 4k。但是，实际上我并没有这个像素级别的训练数据，也就是说，网络做的只是大致预测边缘是否平滑等等。

系统不可能知道皮肤高分辨率的人脸数据库。毛孔或睫毛这些细节。因此，我们需要一个与高分辨率的人脸数据库。

考虑到最终的印刷效果，在这种分辨率下故意保留一些 artifact 可能还不错（相比）。

Mike Tyka 参考了下面这篇论文中所提到的方法 Stack-GAN，并且在论文基础上做了 3 次堆叠。有兴趣你也可以一试：）

摘要

根据文本描述合成逼真图像是计算机视觉一大挑战，也有很多应用。使用现有方法合成的图像在细节和生动方面差强人意。本文中，我们提出 StakeGAN 方法，根据文本描述生成逼真的图像。在第一阶段（Stage-I GAN），GAN 根据给定描述生成相对原始的形状和基本的色彩，得出 Stage-I 低分辨图像。Stage-II GAN 将 Stage-I GAN 和文本描述作为输入，生成高分辨率的逼真图像。Stage-II GAN 能够修正错误，增加令人信服的效果和细节。使用 StackGAN 生成的图像比现有方法更加合理逼真。最重要的是，StackGAN 根据文本第一次生成 256×256 像素的图像，现有方法最多只能生成 128×128 像素的图像。

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