声明：参考开源代码

一、总体设计

我们使用python语言在vscode上开发此系统，利用GAN（StyleGAN、CycleGAN等）网络实现图像生成、图像修复和风格迁移。使用此系统，用户可以生成自己想要的图像，帮助生成不同环境或不同需求的图片，同时生成大量数据，为深度学习提供数据集；除此之外，用户可以修复残缺图像中损坏部分的像素特征，可以作用于矩形块掩模修复、不规则掩模修复、目标去除、去噪、水印去除、文字去除、刮痕去除、旧照片着色等领域；最后用户可以将某一风格的图像迁移到一张图片上，可应用于图像处理，视频处理和风格设计，如美图工具中的各类滤镜。

二、功能框图

三、风格迁移

        首先实例化TrainOptions来接收命令行输入参数，然后加载数据集，接着加载模型（create_model方法中使用find_model_using_name来导入对应的包，例如如果命令行输入参数为cycle_gan则会导入models中的cycle_gan_model.py模块，model = cls 成功将模型类拿到，最后用return返回，再回到create_model中利用opt实例化模型，实例化便会调用所选模型的**_init_()方法 ），生成器的网络架构主要通过models/networks里面的define_G函数进行初始化，G_A与G_B构造一样。判别器的网络架构主要通过define_D函数进行初始化，D_A与D_B也一样。

    残差快的构造：以残差生成器为例，单个残差块的构造如下x → padding（reflect | replication | zero）→ conv2d → normalization layer (batch | instance | none) → Relu → conv2d → normalization layer (batch | instance | none) → x’。残差块是带skip connection的卷积块。使用残差结构最大的优点是可以有效地缓解梯度消失的问题。

    生成器的构造：如代码所示，输入首先经过reflection padding，再经过一个conv2d, norm layer 和 Rule 的组合，然后进入下采样阶段——先后经过两个下采样模块（conv2d → norm layer → Relu），然后经过若干个残差块（6 | 9），随后进入上采样阶段——先后经过两个上采样模块，只不过将下采样模块中的conv2d换成反卷积操作convtranspose2d，最后在经过一次reflection padding，conv2d, 然后经过tanh得到最后输出。

     判别器的构造（NLayerDiscriminator为例）：x → n （conv2d → norm_layer → LeakyRelu） → conv2d → norm_layer → LeakyRelu → conv2d → y。

    训练函数是利用生成器与判别器计算损失，设置判别器和生成器中的参数是否需要记录梯度，这里生成器不需要记录的原因是，生成器的进化只依赖于判别器给生成器的反馈与判别器的参数无关。损失函数一共由3种，分别为identity loss，GAN loss和Cycle loss。

   lambda_A：weight for cycle loss (A -> B -> A) A方向重建损失权重；lambda_B：weight for cycle loss (B -> A -> B) B方向重建损失权重；lambda_identity：identity loss相对于cycle loss的比例；通过判断lambda_idt是否大于0，来判断当前实验是否计算Identity Loss。

 

 四、图像生成

     我们使用一代和三代StyleGAN来实现图像生成，这里我们主要介绍一代StyleGAN。

    数据预处理：把原来的像素先缩小到2/255然后减去1，随机产生（batch_size, 1, 1, 1）维度的数组，其值为0到1之间，对前面产生的像素，进行复制，复制之后的维度为[batch_size, 3, 1024, 1024]，小于0.5的返回原值，否则返回对第三维进行翻转之后的值（经过一位小伙伴的提醒，进行了修改），把每张（1024, 1024)的图片图片分割成4快区域，每块区域为512*512个像素，每个区域都用他们的平均像素代替，lod越大，则越接近原图，其主要目的就是把原图损失的像素值补回来，当lod围殴10，即2的10次方插值，此时和原图一样。

    G_mapping：其主要就是经过八个全连接操作，然后通过dlatent_broadcast进行广播，得到[?, 18, 512]的矩阵，后面与G_synthesis网络搭配使用。

     G_synthesis：其网络首先是定义了第一层，然后根据structure参数,对网络结构进行选择，我们的网络使用的是structure == ‘linear’，其实反射变换A就是一个全连接层，这样就能通过网络迭代，学习到自己层相关的权重参数，其实现是在style_mod函数中。

    Discriminator网络：输入图片，然后通过一系列的卷积激活,全连接操作，然后得到一个值，这个值就是对应图片图片是否为真是图片的概率值。

    loss损失函数：G_logistic_nonsaturating计算的损失，都是生成图片的损失，因为它的目的十分的单纯，就是为了生成逼真的图片，所以只需要对生成的图片进行损失计算即可。但是对于判别网络，它的目的是在于鉴别图片的真假，它不仅要判断出造假的图片，还要判断出真实的图片。无论是造假还是真实他都要进行损失计算。

    最后进行图片生成和融合。

 

 

五、图像修复