cv风格迁移典型案例pytorch附带完整代码

在CycleGAN出现之前，pix2pix网络在处理image-image translation问题上比较state-of-the-art。但是pix2pix需要利用成对（pair）的数据进行模型训练，如下图所示：

成对的数据在自然界中是非常稀有的，因此pix2pix对数据的要求很高，一般而言不具备通用性。CycleGAN的出现可以解决这一问题，也就是说，CycleGAN可利用unpaired数据，在source domain $X$和target domain $Y$之间建立一个映射：$G:X\rightarrow Y$，从而使得源域$X$的图像转化为与目标域$Y$分布相似的图像。也就是说，图像$G(X)$无法被分辨出是从$Y$中采样的还是由$G$生成的。

通过这个操作，我们就可以将自然图像转化为具有莫奈风格的图像，可以将斑马转变成普通的骏马，将冬天转变为夏天等等。也就是说，CycleGAN可以实现图像的风格迁移，更广义地来说，实现了图像间的翻译。

但是如果仅有$G:X\rightarrow Y$，显然是不能完成这一任务的。因为这个映射只能确保$G(X)$神似目标域$Y$中的样本，并不能确保它与生成前的图像是对应的。举个不太恰当例子，现在的源域$X$表示“中文”，目标域$Y$表示“英文”。从$X$中采样一个样本「你好吗」，经过$G:X\rightarrow Y$得到的$G(X)$理应是「How are you」。但是，由于该映射只是希望$G(X)$拥有目标域“英文”的特征，所以它可以是任意一句英文，如「I’m fine」。这样就失去了translation的意义。同时，GAN网络为了保证最小化Loss，宁愿所有样本的都生成同一个输出，也不会冒险去生成多样的结果，这就造成了Mode Collapse.

为了解决这个问题，CycleGAN中引入了循环一致性损失。仅仅有 $G:X\rightarrow Y$是不够的，还需要再引入一个映射 $F:Y\rightarrow X$，以将$G(X)$重新映射回源域$X$，并衡量$F(G(X))$与$X$之间的差距，希望这个差距越小越好。这种思想相当于是一种Autoencoder，$G(X)$相当于AE中的编码，如果这个编码能够还原出与$X$相似的$F(G(X))$，那么就可以认为$G(X)$虽然接近目标域分布$Y$，但原始图像上的语义特征并没丢失。

有了这一重约束，上面例子中的「你好吗」就不会翻译成「I’m fine」，因为「I’m fine」的语义特征和「你好吗」不同，不易从「I’m fine」还原到「你好吗」。

因此，整个网络的模型架构如下图所示：

图（a）展示的是 $G:X\rightarrow Y$和$F:Y\rightarrow X$两个生成器映射过程，$D_{Y}$鉴别的是$G(X)$属于目标域分布$Y$的确定性，和GAN中的鉴别器原理一致；$D_{X}$与之同理；图（b）展示的正向循环一致性损失，即$x\rightarrow G(x)\rightarrow F(G(x))\approx x$；图（c）展示的反向循环一致性损失，即$y\rightarrow F(y)\rightarrow G(F(y))\approx y$。

因此整个训练过程的损失函数定义如下：

$L(G,F,D_{X},D_{Y})=L_{GAN}(G,D_{Y},X,Y)+L_{GAN}(F,D_{X},Y,X)+\lambda L_{cyc}(G,F)$

其中前两项是常规生成对抗网络中的损失函数，最后一项是循环一致性损失函数，$\lambda$是一个调节系数。对于前两项，这里采用了LSGAN的思想，可以进一步表达为：

$L_{LSGAN}(G,D_{Y},X,Y)=E_{y\sim p_{data}(y)}[(D_{Y}(y)-1)^{2}]+E_{x\sim p_{data}(x)}[D_{Y}(G(x))^{2}]$

$L_{LSGAN}(F,D_{X},X,Y)=E_{x\sim p_{data}(x)}[(D_{X}(x)-1)^{2}]+E_{y\sim p_{data}(y)}[D_{X}(G(y))^{2}]$

对于循环一致性损失，其相当于自动编码器的重构误差，可以表达为：

$L_{cyc}(G,F)=E_{x\sim p_{data}(x)}[||F(G(x))-x||_{1}]+E_{y\sim p_{data}(y)}[||G(F(y))-y||_{1}]$

CycleGAN的理论到这里就差不多了，可以看出理论并不是很复杂，而是非常精妙。巧妙的引入了循环一致性改变了网络的结构，不再需要成对的数据，从而使得CycleGAN非常的generalized。下面是论文中CycleGAN的一些实验结果：

根据上图，CycleGAN可以实现斑马和马，冬天夏天即橙子苹果间的转换，论文中还做了很多有趣的实验，如图像增强，将随机拍摄的自然图像转换为专业的摄影图片，或融入莫奈的画风。

但是CycleGAN仍然存在一些问题，例如在将马转化为斑马的时候，很可能会将骑马的人也加上斑纹。因为原始训练集都是大自然中的马，因此模型学习不到人的相关知识。笔者也做过CycleGAN的实验，发现有些时候模型会将一些比较突出的背景也加上斑纹，如石头，醒目的植物等等，因此在稳定性方面还是有提升空间的。此外，CycleGAN不易实现形状的改变，比如将猫改成狗，外表形状上必然要发生变化，而CycleGAN不易实现，这也是可以改进之处。

总结

CycleGAN的精髓就是利用循环一致性，对网络进行改造，使得网络类似于两个相互对抗的自动编码器，从而实现了用unpaired数据进行图像到图像的翻译。理论不难，主要是这个idea太巧妙了。