冷佳明　曾振　劉廣源　鄭新陽　劉瓔慧

摘要：近年來，利用設(shè)備將手繪圖像轉(zhuǎn)換為自然圖像的方法是當(dāng)前的圖像處理領(lǐng)域主流方向之一。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN， Generative Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。本文提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像轉(zhuǎn)換方法，它可以改善原本存在的圖像轉(zhuǎn)換方法的差異大、模糊不清等缺點(diǎn)，減小手繪圖像與自然圖像的視覺差異。實(shí)驗(yàn)中生成器由U-net構(gòu)成，判別器為patch-GAN，對網(wǎng)絡(luò)模型使用L1進(jìn)行約束。二者交替訓(xùn)練，通過改變學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等參數(shù)來進(jìn)行對比訓(xùn)練效果。最后得到的網(wǎng)絡(luò)模型可以對人臉的手繪圖進(jìn)行輪廓和部分細(xì)節(jié)的還原。

關(guān)鍵詞：手繪圖像;條件生成對抗網(wǎng)絡(luò);人臉

1 引言

近年來，隨著越來越多的智能化設(shè)備的開發(fā)，人類正一步步邁向智能化生活，也期待著存在更加方便快捷的設(shè)備或系統(tǒng)可以滿足人們的設(shè)想。在日常生活中，手繪是一種常見的交流方式，人類自古以來就以繪畫的方式描繪生活中的一點(diǎn)一滴。概括地說，手繪可以快速地對某個(gè)場景進(jìn)行較為完整的描述。在當(dāng)今社會，通過普遍存在的觸屏設(shè)備，人們能在智能設(shè)備上手繪出一幅簡單的圖片，而設(shè)備給出符合程度相對較高的實(shí)物圖片，這在互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代是有價(jià)值的。

在手繪圖像轉(zhuǎn)化為自然圖像的過程中，亟需解決的重要問題是消除二者之間的視覺差異。消除此差異有三個(gè)思路：第一種是可以使用一些邊緣提取算法將自然圖像轉(zhuǎn)換為手繪圖像; 第二種是可以使用一些圖像渲染算法將手繪圖像轉(zhuǎn)換為自然圖像; 第三種是將二者映射到相同的特征空間，但應(yīng)用此思路的方法較少。第一種雖有算法工具的優(yōu)勢，但轉(zhuǎn)化過程前后容易存在較大的圖片差異，所以本文采用第二種想法——利用近些年取得重大進(jìn)展的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial networks， GAN）模型實(shí)現(xiàn)手繪圖像到自然圖像的轉(zhuǎn)化。

相比于其它模型，利用GAN模型實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)化圖像更清晰，模糊部分減少。本文由此模型聯(lián)想到GAN家族中的條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（conditional generative adversarial networks， CGAN），就像GAN學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的生成模型一樣，CGAN也學(xué)習(xí)了條件生成模型，這使得CGAN更適合于圖像到圖像的轉(zhuǎn)換任務(wù)。該模型更加符合本文所要完成的任務(wù)，而且它展示了很好的邊緣圖至自然圖像的轉(zhuǎn)換能力。

2 方法

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）框架于2014年被Ian J. Goodfellow等人開創(chuàng)性地提出，此框架同時(shí)訓(xùn)練用于捕獲數(shù)據(jù)分布的生成模型和用于估計(jì)樣本來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)而不是生成器的概率的判別模型，整體系統(tǒng)通過反向傳播進(jìn)行訓(xùn)練，而且訓(xùn)練過程或生成模型期間不需要任何馬爾科夫鏈或展開近似推理網(wǎng)絡(luò)。與以往的模型不同，本文的生成器使用以U-Net為基礎(chǔ)的架構(gòu)，判別器使用卷積的PatchGAN分類器，它只在圖像patch的尺度上對結(jié)構(gòu)進(jìn)行懲罰，曾有論文提出了一個(gè)類似PatchGAN的架構(gòu)并將其用于捕獲本地風(fēng)格數(shù)據(jù)。本文證明這種方法可以用在更廣泛的問題上。

2.1 CGAN原理

傳統(tǒng)GAN在圖像應(yīng)用方面只能保證輸入x盡可能地靠近真實(shí)圖片，并不能使輸入符合描述條件c的要求。2014年Mirza等人提出了有條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN），此模型中判別器的輸入x被修改為同時(shí)輸入c和x，而輸出一方面判斷x是否為真實(shí)圖片，另一方面判斷x和c是否匹配;它還演示了如何使用該模型來學(xué)習(xí)一個(gè)多模態(tài)模型，并提供了一個(gè)應(yīng)用于圖像標(biāo)記的示例。

在生成器模型G和判別器模型D的比較中，CGAN的學(xué)習(xí)過程相比于GAN的只有隨機(jī)噪聲向量z到輸出圖像y的G：z→y的匹配關(guān)系，增加了被觀察圖像x的輸入，即是G：{x，z}→y的匹配關(guān)系。

CGAN的目標(biāo)函數(shù)為

在此式中，生成器G要最小化該目標(biāo)函數(shù)。相反地，判別器D要最大化該目標(biāo)函數(shù)：

.

在CGAN中加入損失函數(shù)會使網(wǎng)絡(luò)更加有效。例如加入L1范數(shù)損失函數(shù)后：

VL1 （G）=Ex，y～p（x，y），z～p（z）

[‖y-G（x，z） ┤‖1]

目標(biāo)函數(shù)變?yōu)?/p>

2.2 生成器

兩種圖像之間的轉(zhuǎn)換問題的特點(diǎn)是將高分辨率輸入網(wǎng)格映射到高分辨率輸出網(wǎng)格。對于本文研究的問題，在表層外觀方面輸入和輸出是不同的，但都具有相同的底層渲染架構(gòu)。因此輸入中的架構(gòu)大致與輸出中的架構(gòu)對齊。在本文所涉及到的領(lǐng)域中，很多以前的模型都是用了編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)。在這樣的網(wǎng)絡(luò)中，輸入經(jīng)過一系列層，逐步向下采樣，直到達(dá)到瓶頸層后進(jìn)行反轉(zhuǎn)。此網(wǎng)絡(luò)要求所有的信息流通過瓶頸層在內(nèi)的所有層。而對于圖像翻譯問題，輸入和輸出之間有大量的底層信息共享，所以可以選擇直接通過網(wǎng)絡(luò)傳輸這些信息。

本文使用一種繞過此類信息瓶頸層的方法——U-Net跳過連接，即在第i層和第n-i層之間跳過連接（n是層次總數(shù)），每次跳轉(zhuǎn)連接將第i層所有通道與第n-i層的通道連接起來。

2.3 判別器-PatchGAN原理

很多模型的判別器都是在網(wǎng)絡(luò)的最后使用一個(gè)全連接層將判別的結(jié)果以一個(gè)結(jié)點(diǎn)的形式輸出，即將輸入映射為一個(gè)實(shí)數(shù)。PatchGAN不然，該模型的判別器完全由全卷積層組成，會將輸入映射為N×N的矩陣，矩陣中的每個(gè)元素值表示是真實(shí)樣本的概率，然后對所有元素取平均值，得到的結(jié)果即為最終判別器的輸出。在此過程中，形成的矩陣就是由卷積層輸出的特征圖，以此特征圖為起點(diǎn)可以找尋原圖像中的某個(gè)位置，進(jìn)而獲得此位置對最終輸出結(jié)果的作用。

在圖像風(fēng)格遷移方面，PatchGAN有著很好的效果。為了使生成圖像具有更高的清晰度和更微小的細(xì)節(jié)，本文也將采用此模型。

本文將采用生成器和判別器如圖1、圖2所示。

3 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺

本文實(shí)驗(yàn)平臺為Tensor-Flow，實(shí)驗(yàn)均在windows 10 64位操作系統(tǒng)，Intel i7處理器，內(nèi)存8GB上進(jìn)行，其中所用到的GPU為NVIDIA GeFore GTX 1060。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與處理

本文訓(xùn)練所用到的人臉圖像數(shù)據(jù)集是CelebA-HQ，它是由香港中文大學(xué)開放提供，廣泛用于人臉相關(guān)的計(jì)算機(jī)視覺訓(xùn)練任務(wù)的人臉屬性數(shù)據(jù)集CelebA的升級版，總共30k張圖片，每一張的分辨率都是1024*1024。由于機(jī)器性能有限，我們截取了其中500張作為訓(xùn)練集，100張為測試集。部分人臉圖像如圖3所示：

接下來利用PIL（Python Image Library）庫對人臉圖像進(jìn)行處理：對于輸入的圖片利用像素間的梯度值以及虛擬深度值進(jìn)行重構(gòu)，為了得到形如手繪式的人臉圖像，需要調(diào)節(jié)圖片灰度以模擬人類視覺的明暗程度;然后通過構(gòu)造光源效果加強(qiáng)所得圖片效果，即設(shè)置光源的方位角度和俯視角度;最后梯度歸一化將梯度與光源相互作用，得到新的圖片灰度，過程中注意灰度值的取值范圍。提取出的手繪圖像效果如圖4。

3.3模型訓(xùn)練

訓(xùn)練過程中，我們使用Mini batch SGD和Adam優(yōu)化器在生成器和判別器間交替執(zhí)行梯度下降，實(shí)驗(yàn)中我們對三組參數(shù)進(jìn)行了測試，每隔100step保存可視化結(jié)果，同時(shí)保存訓(xùn)練日志（loss值），參數(shù)如表1：

將人臉原像、處理后的手繪圖像和訓(xùn)練中的還原效果圖片進(jìn)行拼接，從而有更好的對效果，如圖5。

3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了評估訓(xùn)練模型對人臉的還原效果，本文使用訓(xùn)練好的模型對訓(xùn)練集中的100張人臉圖像進(jìn)行測試，自動還原效果如圖6所示。從損失值（如圖7）上來看，對判別器來說，生成器在測試集上的輸出有非常好的效果，但是如果使用L1損失進(jìn)行計(jì)算，則生成器的輸出效果不是很好。本文認(rèn)為L1損失太大的原因是背景飾品和膚色的原因。從生成器生成的圖像來看，雖然生成的圖像在細(xì)節(jié)方面不是很好，但是生成的圖像與原圖像大體上是接近的，因此可以認(rèn)為生成器與判別器均有不錯(cuò)的訓(xùn)練效果。而且由于實(shí)驗(yàn)機(jī)器受限，本文只選取了500張作為訓(xùn)練集，存在樣本不足的問題，如果用整個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的話效果會好很多。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像轉(zhuǎn)化方法，構(gòu)建了能還原人像的條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，通過改進(jìn)CGAN的損失函數(shù)保證了輸入和輸出圖像的相似度，其中生成器采用了U模型，判別器采用patchGAN結(jié)構(gòu)。在訓(xùn)練過程中交替訓(xùn)練生成器和判別器，并使用了minibatch SGD 和Adam優(yōu)化器，最終得到的網(wǎng)絡(luò)可以對人臉的手繪圖進(jìn)行輪廓和部分細(xì)節(jié)的還原。后續(xù)我們希望能對如何提高生成的人像圖的清晰度做進(jìn)一步的研究，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)更高精度的還原效果。

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作者簡介

姓名：冷佳明，性別：男，民族：漢，出生年月：1999年11月，籍貫：吉林省四平市公主嶺市，單位：吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，單位所在省市：吉林省長春市，郵編 130012。曾振，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，130012，劉廣源，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，130012。