生成对抗网络，AI将图片转成漫画风格

从现在开始，努力学习吧！本文《生成对抗网络，AI将图片转成漫画风格》主要讲解了等等相关知识点，我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章，欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧，希望能帮到你！

哈喽，大家好。

最近大家都在玩 AI 绘画，我在 GitHub 上找了一个开源项目，给大家分享一下。

今天分享的这个项目是用 GAN​ 生成对抗网络实现的，关于GAN的原理和实战我们之前分享过很多文章，想了解的朋友可以去翻历史文章。

源码和数据集文末获取，下面分享如何训练、运行项目。

1. 准备环境

安装 tensorflow-gpu 1.15.0​，GPU显卡使用2080Ti​，cuda版本10.0。

git下载项目AnimeGANv2源码。

搭建好环境后，还需要准备数据集和vgg19。

下载dataset.zip​压缩文件，里面包含 6k 张真实图片和2k张漫画图片，用于GAN的训练。

vgg19是用来计算损失的，下面会有详细介绍。

2. 网络模型

生成对抗网络需要定义两个模型，一个是生成器，一个是判别器。

生成器网络定义如下：

with tf.variable_scope('A'):
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 32, 7)
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 64, strides=2)
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 64)

with tf.variable_scope('B'):
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 128, strides=2)
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 128)

with tf.variable_scope('C'):
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 128)
inputs = self.InvertedRes_block(inputs, 2, 256, 1, 'r1')
inputs = self.InvertedRes_block(inputs, 2, 256, 1, 'r2')
inputs = self.InvertedRes_block(inputs, 2, 256, 1, 'r3')
inputs = self.InvertedRes_block(inputs, 2, 256, 1, 'r4')
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 128)

with tf.variable_scope('D'):
inputs = Unsample(inputs, 128)
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 128)

with tf.variable_scope('E'):
inputs = Unsample(inputs,64)
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 64)
inputs = Conv2DNormLReLU(inputs, 32, 7)
with tf.variable_scope('out_layer'):
out = Conv2D(inputs, filters =3, kernel_size=1, strides=1)
self.fake = tf.tanh(out)

生成器中主要的模块是反向残差块

残差结构(a)和反向残差块(b)

判别器网络结构如下：

def D_net(x_init,ch, n_dis,sn, scope, reuse):
channel = ch // 2
with tf.variable_scope(scope, reuse=reuse):
x = conv(x_init, channel, kernel=3, stride=1, pad=1, use_bias=False, sn=sn, scope='conv_0')
x = lrelu(x, 0.2)

for i in range(1, n_dis):
x = conv(x, channel * 2, kernel=3, stride=2, pad=1, use_bias=False, sn=sn, scope='conv_s2_' + str(i))
x = lrelu(x, 0.2)

x = conv(x, channel * 4, kernel=3, stride=1, pad=1, use_bias=False, sn=sn, scope='conv_s1_' + str(i))
x = layer_norm(x, scope='1_norm_' + str(i))
x = lrelu(x, 0.2)

channel = channel * 2

x = conv(x, channel * 2, kernel=3, stride=1, pad=1, use_bias=False, sn=sn, scope='last_conv')
x = layer_norm(x, scope='2_ins_norm')
x = lrelu(x, 0.2)

x = conv(x, channels=1, kernel=3, stride=1, pad=1, use_bias=False, sn=sn, scope='D_logit')

return x

3. 损失

计算损失之前先用VGG19​网路将图片向量化。这个过程有点像NLP​中的Embedding操作。

Eembedding​是讲词转化成向量，VGG19是讲图片转化成向量。

VGG19定义

计算损失部分逻辑如下：

def con_sty_loss(vgg, real, anime, fake):

# 真实图片向量化
vgg.build(real)
real_feature_map = vgg.conv4_4_no_activation

# 生成图片向量化
vgg.build(fake)
fake_feature_map = vgg.conv4_4_no_activation

# 漫画风格向量化
vgg.build(anime[:fake_feature_map.shape[0]])
anime_feature_map = vgg.conv4_4_no_activation

# 真实图片与生成图片的损失
c_loss = L1_loss(real_feature_map, fake_feature_map)
# 漫画风格与生成图片的损失
s_loss = style_loss(anime_feature_map, fake_feature_map)

return c_loss, s_loss

这里使用vgg19​分别计算真实图片(参数real)与生成的图片(参数fake)​的损失，生成的图片(参数fake)与漫画风格(参数anime)的损失。

c_loss, s_loss = con_sty_loss(self.vgg, self.real, self.anime_gray, self.generated)
t_loss = self.con_weight * c_loss + self.sty_weight * s_loss + color_loss(self.real,self.generated) * self.color_weight + tv_loss

最终给这两个损失不同的权重，这样是的生成器生成的图片，既保留了真实图片的样子，又向漫画风格进行迁移

4. 训练

在项目目录下执行以下命令开始训练

python train.py --dataset Hayao --epoch 101 --init_epoch 10

运行成功后，可以看到一下数据。

同时，也可以看到损失在不断下降。

源码和数据集都已经打包好了，需要的朋友评论区留言即可。

如果大家觉得本文对你有用就点个 在看 鼓励一下吧，后续我会持续分享优秀的 Python+AI 项目。

今天关于《生成对抗网络，AI将图片转成漫画风格》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！