時(shí)尚界的AI魔法：用GANs輕松生成時(shí)尚圖像
介紹
本文將探討生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）及其在時(shí)尚圖像生成方面的卓越能力。GANs 徹底改變了生成建模領(lǐng)域，提供了一種通過對(duì)抗式學(xué)習(xí)創(chuàng)建新內(nèi)容的創(chuàng)新方法。
在本指南中，我們將帶您踏上一段引人入勝的旅程，從 ?GANs 的基本概念開始，逐漸深入研究時(shí)尚圖像生成的復(fù)雜性。通過動(dòng)手項(xiàng)目和分步說明，我們將引導(dǎo)您使用 TensorFlow 和 Keras 構(gòu)建和訓(xùn)練 GAN 模型。
準(zhǔn)備好釋放 GANs 的潛力，見證 AI 在時(shí)尚界的魔力。無論您是經(jīng)驗(yàn)豐富的人工智能從業(yè)者還是好奇的愛好者，“時(shí)尚中的 GANs ”都會(huì)為您提供技能和知識(shí)，以創(chuàng)造令人敬畏的時(shí)裝設(shè)計(jì)并突破生成藝術(shù)的界限。讓我們潛入 GANs 的迷人世界，釋放其中的創(chuàng)造力！
1、什么是 GANs ？
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：生成器和鑒別器。生成器負(fù)責(zé)創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)樣本，而鑒別器的任務(wù)是區(qū)分生成器生成的真數(shù)據(jù)和假數(shù)據(jù)。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過競(jìng)爭(zhēng)過程同時(shí)訓(xùn)練，其中生成器提高了其創(chuàng)建真實(shí)樣本的能力，而鑒別器則更好地識(shí)別真假。
2、GANs 如何工作？
GANs 基于類似游戲的場(chǎng)景，其中生成器和鑒別器相互對(duì)抗。生成器嘗試創(chuàng)建類似于真實(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，而鑒別器旨在區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和虛假數(shù)據(jù)。生成器通過這個(gè)對(duì)抗性訓(xùn)練過程學(xué)習(xí)創(chuàng)建更真實(shí)的樣本。
3、GANs 的關(guān)鍵組成部分
要構(gòu)建 GAN ，我們需要幾個(gè)基本組件：
生成器：生成新數(shù)據(jù)樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
鑒別器：將數(shù)據(jù)分類為真假的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
潛在空間：生成器用作輸入以生成樣本的隨機(jī)向量空間。
訓(xùn)練循環(huán)：以交替步驟訓(xùn)練生成器和鑒別器的迭代過程。
4、GANs 中的損失函數(shù)
GAN 訓(xùn)練過程依賴于特定的損失函數(shù)。生成器試圖最小化生成器損耗，鼓勵(lì)它創(chuàng)建更真實(shí)的數(shù)據(jù)。同時(shí)，鑒別器旨在最大限度地減少鑒別器損失，更好地區(qū)分真假數(shù)據(jù)。
二、項(xiàng)目概述：使用 GANs 生成時(shí)尚圖像
1、項(xiàng)目目標(biāo)
在這個(gè)項(xiàng)目中，我們的目標(biāo)是建立一個(gè) GAN 來生成類似于 Fashion MNIST 數(shù)據(jù)集的新時(shí)尚圖像。生成的圖像應(yīng)捕獲各種時(shí)尚物品的基本特征，例如連衣裙、襯衫、褲子和鞋子。
2、數(shù)據(jù)集：時(shí)尚 MNIST
我們將使用時(shí)尚 MNIST 數(shù)據(jù)集，這是一個(gè)流行的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，包含時(shí)尚物品的灰度圖像。每個(gè)圖像為 28×28 像素，總共有 10 個(gè)類。
3、設(shè)置項(xiàng)目環(huán)境
首先，我們必須設(shè)置我們的 Python 環(huán)境并安裝必要的庫，包括 TensorFlow ，Matplotlib 和 TensorFlow Datasets 。
三、構(gòu)建 GAN
1、導(dǎo)入依賴項(xiàng)和數(shù)據(jù)
首先，我們必須安裝并導(dǎo)入必要的庫，并加載包含時(shí)尚圖像集合的時(shí)尚 MNIST 數(shù)據(jù)集。我們將使用此數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練我們的 AI 模型以生成新的時(shí)尚圖像。
2、可視化數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)集
接下來，我們將可視化來自時(shí)尚 MNIST 數(shù)據(jù)集的示例圖像并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)管道。我們將執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并創(chuàng)建批量圖像來訓(xùn)練 GAN。
在此步驟中，我們首先使用 matplotlib 庫可視化數(shù)據(jù)集中的四個(gè)隨機(jī)時(shí)尚圖像。這有助于我們了解圖像的外觀以及我們希望 AI 模型學(xué)習(xí)的內(nèi)容。
可視化圖像后，我們繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。我們將圖像的像素值縮放在 0 到 1 之間，這有助于 AI 模型更好地學(xué)習(xí)。想象一下，縮放圖像的亮度以適合學(xué)習(xí)。
可視化圖像后，我們繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。我們將圖像的像素值縮放在 0 到 1 之間，這有助于 AI 模型更好地學(xué)習(xí)。想象一下，縮放圖像的亮度以適合學(xué)習(xí)。
接下來，我們將圖像批處理成 128 個(gè)（一批）的組來訓(xùn)練我們的 AI 模型。將批處理視為將大任務(wù)劃分為較小的、可管理的塊。
我們還對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行洗牌以增加一些隨機(jī)性，這樣 AI 模型就不會(huì)以固定的順序?qū)W習(xí)圖像。
最后，我們預(yù)取數(shù)據(jù)，為 AI 模型的學(xué)習(xí)過程做好準(zhǔn)備，使其運(yùn)行得更快、更高效。
在此步驟結(jié)束時(shí)，我們已經(jīng)可視化了一些時(shí)尚圖像，并為訓(xùn)練 AI 模型準(zhǔn)備和組織了我們的數(shù)據(jù)集。我們現(xiàn)在準(zhǔn)備進(jìn)入下一步，我們將構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以生成新的時(shí)尚圖像。
3、構(gòu)建生成器
生成器對(duì) GAN 至關(guān)重要，可以創(chuàng)建新的時(shí)尚圖像。我們將使用 TensorFlow 的 Sequential API 設(shè)計(jì)生成器，其中包含 Dense、LeakyReLU、Reshape 和 Conv2DTranspose 等層。
生成器是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)生成虛假的時(shí)尚圖像。它以隨機(jī)噪聲作為輸入，其輸出是看起來像時(shí)尚物品的 28×28 灰度圖像。目標(biāo)是學(xué)習(xí)如何生成類似于真實(shí)時(shí)尚物品的圖像。
4、模型的幾層
該模型由多個(gè)層組成：
密集層：第一層采用大小為 128 的隨機(jī)噪聲，并將其重塑為 7x7x128 張量。這將創(chuàng)建生成的圖像的初始結(jié)構(gòu)。
密集層：第一層采用大小為 128 的隨機(jī)噪聲，并將其重塑為 7x7x128 張量。這將創(chuàng)建生成的圖像的初始結(jié)構(gòu)。上采樣模塊：這些模塊使用 UpSampling2D 層逐漸提高圖像的分辨率，然后是卷積層和 LeakyReLU 激活。Upsampling2D 圖層使圖像在兩個(gè)維度上的分辨率加倍。
卷積塊：這些塊進(jìn)一步細(xì)化生成的圖像。它們由具有 LeakyReLU 激活的卷積層組成。
卷積層：最終卷積層將通道減少到一個(gè)，有效地創(chuàng)建具有 sigmoid 激活的輸出圖像，以將像素值縮放到 0 到 1 之間。
在此步驟結(jié)束時(shí)，我們將擁有一個(gè)能夠生成假時(shí)尚圖像的生成器模型。模型現(xiàn)已準(zhǔn)備好在流程的后續(xù)步驟中進(jìn)行訓(xùn)練。
5、建立歧視性
從 GANs 的基本概念開始，逐漸深入研究時(shí)尚圖像生成的復(fù)雜性。通過動(dòng)手項(xiàng)目和分步說明，我們將引導(dǎo)您使用 TensorFlow 和 Keras 構(gòu)建和訓(xùn)練 GAN 模型。
鑒別器在區(qū)分真假圖像方面起著關(guān)鍵作用。我們將使用 TensorFlow 的 Sequential API 設(shè)計(jì)鑒別器，包括 Conv2D、LeakyReLU、Dropout 和 Dense 層。
鑒別器也是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于對(duì)輸入圖像是真的還是假的進(jìn)行分類。它輸入 28×28 灰度圖像并輸出二進(jìn)制值（1 表示真實(shí)，0 表示虛假）。
該模型由多個(gè)層組成：
卷積塊：這些塊使用卷積層處理輸入圖像，然后是 LeakyReLU 激活和輟學(xué)層。輟學(xué)層通過在訓(xùn)練期間隨機(jī)丟棄一些神經(jīng)元來幫助防止過度擬合。
扁平和密集層：最后一個(gè)卷積塊的輸出被展平為一維向量，并通過 S 形激活穿過密集層。sigmoid 激活將輸出壓縮在 1 和 0 之間，表示圖像真實(shí)的概率。
在此步驟結(jié)束時(shí)，我們將擁有一個(gè)能夠?qū)斎雸D像是真的還是假的進(jìn)行分類的鑒別器模型。該模型現(xiàn)已準(zhǔn)備好集成到 GAN 架構(gòu)中，并在后續(xù)步驟中進(jìn)行訓(xùn)練。
四、構(gòu)建訓(xùn)練循環(huán)
1、設(shè)置損失和優(yōu)化器
在構(gòu)建訓(xùn)練循環(huán)之前，我們需要定義將用于訓(xùn)練生成器和鑒別器的損失函數(shù)和優(yōu)化器。
我們正在將 Adam 優(yōu)化器用于生成器和鑒別器。Adam 是一種高效的優(yōu)化算法，可在訓(xùn)練期間調(diào)整學(xué)習(xí)率。
對(duì)于損失函數(shù)，我們使用二進(jìn)制交叉熵。這個(gè)損失函數(shù)通常用于二元分類問題，適用于我們的鑒別器的二元分類任務(wù)（真假）。
2、構(gòu)建子類化模型
接下來，我們將構(gòu)建一個(gè)子類化模型，將生成器和鑒別器模型組合成單個(gè) GAN 模型。此子類化模型將在訓(xùn)練循環(huán)期間訓(xùn)練 GAN 。
我們創(chuàng)建了一個(gè)子類化的 Fashion GAN 模型，該模型擴(kuò)展了 tf.keras.models.Model 類。此子類化模型將處理 GAN 的訓(xùn)練過程。
在 tr AI n_step 方法中，我們定義了 GAN 的訓(xùn)練循環(huán)：
我們首先從批次中獲取真實(shí)圖像，并使用隨機(jī)噪聲作為輸入的生成器模型生成假圖像。
然后，我們訓(xùn)練鑒別器：
我們使用漸變帶來計(jì)算鑒別器對(duì)真實(shí)和虛假圖像的損失。目標(biāo)是使鑒別器將真實(shí)圖像分類為 1，將假圖像分類為 0 。
我們?cè)谡鎸?shí)輸出中添加一些噪聲，以使訓(xùn)練更健壯，更不容易過度擬合。
總鑒別器損失計(jì)算為預(yù)測(cè)標(biāo)簽和目標(biāo)標(biāo)簽之間的二進(jìn)制交叉熵。
我們應(yīng)用反向傳播根據(jù)計(jì)算出的損失更新鑒別器的權(quán)重。
接下來，我們訓(xùn)練生成器：
我們使用生成器生成新的假圖像，并將隨機(jī)噪聲作為輸入。
我們將總生成器損失計(jì)算為預(yù)測(cè)標(biāo)簽（生成的圖像）和目標(biāo)標(biāo)簽（0，代表假圖像）之間的二進(jìn)制交叉熵。
生成器旨在通過生成鑒別器歸類為真實(shí)的圖像（標(biāo)簽接近 1）來“愚弄”鑒別器。
我們應(yīng)用反向傳播，根據(jù)計(jì)算出的損失更新生成器的權(quán)重。
最后，我們返回本訓(xùn)練步驟中鑒別器和生成器的總損耗。
Fashion GAN 模型現(xiàn)在已準(zhǔn)備好在下一步中使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。
3、構(gòu)建回調(diào)
TensorFlow 中的回調(diào)是可以在訓(xùn)練期間在特定點(diǎn)（例如紀(jì)元結(jié)束）執(zhí)行的函數(shù)。我們將創(chuàng)建一個(gè)名為 ModelMonitor 的自定義回調(diào)，在每個(gè)紀(jì)元結(jié)束時(shí)生成并保存圖像，以監(jiān)控 GAN 的進(jìn)度。
ModelMonitor 回調(diào)采用兩個(gè)參數(shù)：num_img，指定在每個(gè)紀(jì)元結(jié)束時(shí)要生成和保存的圖像數(shù)，latent_dim，即用作生成器輸入的隨機(jī)噪聲向量的維度。
在 on_epoch_end 方法期間，回調(diào)生成 num_img 隨機(jī)潛在向量，并將它們作為輸入傳遞給生成器。然后，生成器根據(jù)這些隨機(jī)向量生成假圖像。
生成的圖像縮放到 0-255 范圍，并作為 PNG 文件保存在“images”目錄中。文件名包括紀(jì)元編號(hào)，以跟蹤一段時(shí)間內(nèi)的進(jìn)度。
4、訓(xùn)練 GAN
現(xiàn)在我們已經(jīng)設(shè)置了 GAN 模型和自定義回調(diào)，我們可以使用 fit 方法開始訓(xùn)練過程。我們將訓(xùn)練 GAN 足夠的時(shí)期，以允許生成器和鑒別器收斂并相互學(xué)習(xí)。
我們使用 Fashion GAN 模型的擬合方法來訓(xùn)練 GAN。
我們將紀(jì)元數(shù)設(shè)置為 20（您可能需要更多紀(jì)元才能獲得更好的結(jié)果）。
我們傳遞模型監(jiān)視器回調(diào)以在每個(gè)紀(jì)元結(jié)束時(shí)保存生成的圖像。
訓(xùn)練過程將迭代數(shù)據(jù)集，對(duì)于每個(gè)批次，它將使用之前定義的訓(xùn)練循環(huán)更新生成器和鑒別器模型的權(quán)重。
訓(xùn)練過程可能需要一些時(shí)間，具體取決于您的硬件和周期數(shù)。訓(xùn)練后，我們可以通過繪制鑒別器和生成器損耗來查看 GAN 的性能。這將有助于我們了解模型的訓(xùn)練情況，以及是否有任何收斂或模式崩潰的跡象。讓我們繼續(xù)下一步，回顧 GAN 的性能。
五、查看性能并測(cè)試生成器
1、查看性能
訓(xùn)練 GAN 后，我們可以通過繪制訓(xùn)練周期內(nèi)的鑒別器和生成器損耗來查看其性能。這將有助于我們了解 GAN 的學(xué)習(xí)情況以及是否存在任何問題，例如模式崩潰或不穩(wěn)定的訓(xùn)練。
我們使用 matplotlib 繪制訓(xùn)練時(shí)期的鑒別器和生成器損失。
x 軸表示紀(jì)元數(shù)，y 軸表示相應(yīng)的損失。
理想情況下，隨著 GAN 的學(xué)習(xí)，鑒別器損耗（d_loss）和生成器損耗（g_loss）應(yīng)該在各個(gè)時(shí)期內(nèi)減少。
2、測(cè)試生成器
在訓(xùn)練 GAN 并查看其性能后，我們可以通過生成和可視化新的時(shí)尚圖像來測(cè)試生成器。首先，我們將加載經(jīng)過訓(xùn)練的生成器的權(quán)重并使用它來生成新圖像。
我們使用 generator.load_weights（'generator.h5'）從保存的文件中加載訓(xùn)練生成器的權(quán)重。
我們通過向生成器傳遞隨機(jī)潛在向量來生成新的時(shí)尚圖像。生成器解釋這些隨機(jī)向量并生成相應(yīng)的圖像。
我們使用 matplotlib 在 4×4 網(wǎng)格中顯示生成的圖像。
3、保存模型
最后，如果您對(duì) GAN 的性能感到滿意，則可以保存生成器和鑒別器模型以備將來使用。
我們使用 save 方法將生成器和鑒別器模型保存到磁盤。
模型將分別保存在當(dāng)前工作目錄中，文件名分別為“generator.h5”和“discriminator.h5”。
保存模型允許您稍后使用它們來生成更多時(shí)尚圖像或繼續(xù)訓(xùn)練過程。
構(gòu)建和訓(xùn)練 GAN 以使用 TensorFlow 和 Keras 生成時(shí)尚圖像的過程到此結(jié)束！GAN 是用于生成真實(shí)數(shù)據(jù)的強(qiáng)大模型，可以應(yīng)用于其他任務(wù)。
請(qǐng)記住，生成的圖像的質(zhì)量取決于 GAN 的架構(gòu)、訓(xùn)練周期的數(shù)量、數(shù)據(jù)集大小和其他超參數(shù)。隨意嘗試和微調(diào) GAN 以獲得更好的結(jié)果。祝您生成愉快！
六、其他改進(jìn)和未來方向
恭喜您完成了生成時(shí)尚圖像的 GAN ！現(xiàn)在，讓我們探討一些額外的改進(jìn)和未來方向，您可以考慮增強(qiáng) GAN 的性能并生成更逼真和多樣化的時(shí)尚圖像。
1、超參數(shù)調(diào)優(yōu)
調(diào)整超參數(shù)會(huì)顯著影響 GAN 的性能。試驗(yàn)生成器和鑒別器的不同學(xué)習(xí)率、批量大小、訓(xùn)練周期數(shù)和架構(gòu)配置。超參數(shù)調(diào)優(yōu)對(duì)于 GAN 訓(xùn)練至關(guān)重要，因?yàn)樗梢詭砀玫氖諗亢透€(wěn)定的結(jié)果。
2、使用漸進(jìn)式增長(zhǎng)
漸進(jìn)的、不斷增長(zhǎng)的技術(shù)開始用低分辨率圖像訓(xùn)練 GAN，并在訓(xùn)練期間逐漸提高圖像分辨率。這種方法有助于穩(wěn)定訓(xùn)練并生成更高質(zhì)量的圖像。實(shí)施漸進(jìn)式增長(zhǎng)可能更復(fù)雜，但通常會(huì)改善結(jié)果。
3、實(shí)施 Wasserstein GAN（WGAN ）
考慮使用帶有梯度懲罰的Wasserstein GAN（WGAN ），而不是標(biāo)準(zhǔn)的 GAN 損失。WGAN 可以在優(yōu)化過程中提供更穩(wěn)定的訓(xùn)練和更好的梯度。這可以改善收斂性并減少模式崩潰。
4、數(shù)據(jù)增強(qiáng)
將數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這可以包括隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、平移和其他轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)增強(qiáng)有助于 GAN 更好地泛化，并可以防止過度擬合訓(xùn)練集。
5、包括標(biāo)簽信息
如果您的數(shù)據(jù)集包含標(biāo)簽信息（例如，服裝類別），則可以嘗試在訓(xùn)練期間根據(jù)標(biāo)簽信息調(diào)節(jié) GAN。這意味著為生成器和鑒別器提供有關(guān)服裝類型的其他信息，這可以幫助 GAN 生成更多特定于類別的時(shí)尚圖像。
6、使用預(yù)訓(xùn)練鑒別器
使用預(yù)訓(xùn)練的鑒別器可以幫助加速訓(xùn)練并穩(wěn)定 GAN。您可以使用時(shí)尚 MNIST 數(shù)據(jù)集獨(dú)立地在分類任務(wù)上訓(xùn)練鑒別器，然后使用此預(yù)訓(xùn)練鑒別器作為 GAN 訓(xùn)練的起點(diǎn)。
7、收集更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集
GAN 通常與更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集相比表現(xiàn)更好?？紤]收集或使用包含更多種類的時(shí)尚風(fēng)格、顏色和圖案的更大數(shù)據(jù)集。更多樣化的數(shù)據(jù)集可以產(chǎn)生更多樣化和更逼真的生成圖像。
8、探索不同的架構(gòu)
嘗試不同的生成器和鑒別器架構(gòu)。GAN 有許多變體，例如DC GAN（Deep Convolutional GAN），C GAN （Conditional GAN ）和Style GAN。每種架構(gòu)都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，嘗試不同的模型可以提供最適合您的特定任務(wù)的寶貴見解。
9、使用遷移學(xué)習(xí)
如果可以訪問預(yù)先訓(xùn)練的 GAN 模型，則可以將它們用作時(shí)尚 GAN 的起點(diǎn)。微調(diào)預(yù)先訓(xùn)練的 GAN 可以節(jié)省時(shí)間和計(jì)算資源，同時(shí)獲得良好的結(jié)果。
10、監(jiān)視器模式折疊
當(dāng)發(fā)生器折疊以僅生成幾種類型的圖像時(shí)，會(huì)發(fā)生模式崩潰。監(jiān)視生成的樣本是否存在模式崩潰的跡象，并在發(fā)現(xiàn)此行為時(shí)相應(yīng)地調(diào)整訓(xùn)練過程。
構(gòu)建和訓(xùn)練 GANs 是一個(gè)迭代過程，實(shí)現(xiàn)令人印象深刻的結(jié)果通常需要實(shí)驗(yàn)和微調(diào)。繼續(xù)探索、學(xué)習(xí)和調(diào)整您的 GAN，以生成更好的時(shí)尚圖像！
到此結(jié)束了我們使用 TensorFlow 和 Keras 創(chuàng)建時(shí)尚圖像 GAN 的旅程。隨意探索其他 GAN 應(yīng)用程序，例如生成藝術(shù)、面部或 3D 對(duì)象。GANs 徹底改變了生成建模領(lǐng)域，并繼續(xù)成為 AI 社區(qū)中令人興奮的研發(fā)領(lǐng)域。祝您未來的 GAN 項(xiàng)目好運(yùn)！
七、結(jié)論
總之，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) （ GANs ） 代表了人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)尖端技術(shù)，它徹底改變了合成數(shù)據(jù)樣本的創(chuàng)建。在本指南中，我們對(duì) GANs 有了深入的了解，并成功構(gòu)建了一個(gè)了不起的項(xiàng)目：用于生成時(shí)尚圖像的 GAN。
要點(diǎn)
GANs ：GANs 由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，即生成器和鑒別器，它們使用對(duì)抗性訓(xùn)練來創(chuàng)建真實(shí)的數(shù)據(jù)樣本。
項(xiàng)目目標(biāo)：我們的目標(biāo)是開發(fā)一個(gè) GAN，生成類似于時(shí)尚MNIST數(shù)據(jù)集中的時(shí)尚圖像。
數(shù)據(jù)集：時(shí)尚MNIST數(shù)據(jù)集包含時(shí)尚物品的灰度圖像，是我們時(shí)尚圖像生成器的基礎(chǔ)。
構(gòu)建 GAN?：我們使用 TensorFlow 的 Sequential API 構(gòu)建生成器和鑒別器，其中包含 Dense、Conv2D 和 LeakyReLU 等層。
GAN?訓(xùn)練循環(huán)：我們采用了精心設(shè)計(jì)的訓(xùn)練循環(huán)來迭代優(yōu)化生成器和鑒別器。
改進(jìn)：我們探索了幾種技術(shù)來增強(qiáng) GAN 的性能，包括超參數(shù)調(diào)優(yōu)，漸進(jìn)式增長(zhǎng)，Wasserstein GAN，數(shù)據(jù)增強(qiáng)和條件 GAN。
評(píng)估：我們討論了 InceptioNscore 和 FID 等評(píng)估指標(biāo)，以客觀地評(píng)估生成的時(shí)尚圖像的質(zhì)量。
微調(diào)和遷移學(xué)習(xí)：通過微調(diào)生成器并利用預(yù)訓(xùn)練模型，我們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)更多樣化和逼真的時(shí)尚圖像生成。
未來方向： GAN 有無數(shù)進(jìn)一步改進(jìn)和研究的機(jī)會(huì)，包括超參數(shù)優(yōu)化，漸進(jìn)式增長(zhǎng)，Wasserstein GAN 等。
總之，這份綜合指南為理解 GANs 、其培訓(xùn)的復(fù)雜性以及如何將它們應(yīng)用于時(shí)尚圖像生成提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。我們通過探索各種技術(shù)和進(jìn)步，展示了創(chuàng)建復(fù)雜和逼真的人工數(shù)據(jù)的潛力。隨著 GANs 的發(fā)展，它們有望改變各個(gè)行業(yè)，包括藝術(shù)、設(shè)計(jì)、醫(yī)療保健等。擁抱 GANs 的創(chuàng)新力量并探索其無限的可能性是一項(xiàng)激動(dòng)人心的努力，無疑將塑造人工智能的未來。
八、常見問題
Q1: 什么是 GANs ，它們是如何工作的？
A1: 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ GANs ）是一類人工智能模型，由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，即生成器和鑒別器。生成器旨在生成真實(shí)的數(shù)據(jù)樣本，而鑒別器的任務(wù)是區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成器生成的合成數(shù)據(jù)。兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都參與對(duì)抗性訓(xùn)練過程，從彼此的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，導(dǎo)致生成器隨著時(shí)間的推移提高其創(chuàng)建更真實(shí)數(shù)據(jù)的能力。
Q2: 您如何評(píng)估從 GAN 生成的數(shù)據(jù)的質(zhì)量？
A2: 評(píng)估 GAN 生成的數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能具有挑戰(zhàn)性。兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)是：
初始分?jǐn)?shù)（IS）：衡量生成圖像的質(zhì)量和多樣性。
弗雷謝起始距離（FID）：量化生成的數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)分布之間的相似性。
Q3: GANs 有哪些挑戰(zhàn)？
A3: 由于以下原因，GAN 訓(xùn)練可能不穩(wěn)定且具有挑戰(zhàn)性：模式崩潰：
生成器可能產(chǎn)生有限的變化，專注于目標(biāo)分布的幾種模式。
消失梯度：當(dāng)生成器和鑒別器分歧太大時(shí)，梯度可能會(huì)消失，從而阻礙學(xué)習(xí)。
超參數(shù)靈敏度：微調(diào)超參數(shù)至關(guān)重要，微小的變化可能會(huì)顯著影響結(jié)果。
Q4: GANs 可以用于數(shù)據(jù)隱私或數(shù)據(jù)增強(qiáng)嗎？
A4:是的，GANs 可以生成合成數(shù)據(jù)來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，從而減少對(duì)大量準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的需求。GANs 生成的數(shù)據(jù)還可以通過為敏感數(shù)據(jù)提供合成替代方案來保護(hù)隱私。
原文地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/ GANs -in-vogue-a-step-by-step-guide-to-fashion-image-generation/
