高级GAN图像操作技术详解

### 高级GAN图像操作技术详解 #### 1. 高级GAN图像生成及风格迁移基础 在图像生成领域，我们可以构建一个管道，它接收一个1 x 512的向量，最终生成一个1024 x 1024的图像。这里的噪声（B）仅用于正则化目的。 从映射网络生成的18 x 512向量中，每个1 x 512向量对图像生成的贡献如下： - **合成网络前几层添加的向量**：对图像中的大规模特征（如姿势和脸型）有贡献，因为它们负责生成4 x 4、8 x 8等图像，这些早期图像会在后续层中进一步增强。 - **中间层添加的向量**：对应小规模特征，如发型、眼睛开闭状态等，它们负责生成16 x 16、32 x 32和64 x 64的图像。 - **最后几层添加的向量**：对应图像的配色方案和其他微观结构。到最后几层时，图像结构和面部特征已基本确定，仅改变图像级别的细节，如光照条件。 #### 2. 风格迁移原理 风格迁移的核心是部分风格张量的转移，即18 x 512风格张量中的一个子集。以下是不同部分向量替换时的风格迁移效果： | 替换向量范围 | 对应生成图像分辨率 | 转移特征 | | ---- | ---- | ---- | | 前几个向量 | 4 x 4 - 8 x 8 | 非常粗糙的特征，如姿势 | | 第3 - 15个向量 | 64 x 64 - 256 x 256 | 眼睛、鼻子等中级面部特征 | | 最后几个向量 | 512 x 512 - 1024 x 1024 | 肤色和背景等精细特征 | #### 3. StyleGAN实现风格迁移步骤 要使用StyleGAN2对自定义图像进行风格迁移，可按以下步骤操作： 1. 选取自定义图像。 2. 对齐自定义图像，仅保留图像中的面部区域。 3. 获取通过StyleGAN2可能生成自定义对齐图像的潜在向量。 4. 将随机噪声/潜在向量（1 x 512）传递给映射网络以生成图像。 #### 4. 代码实现 以下是具体的代码实现步骤： ```python # 1. 克隆仓库，安装依赖，获取预训练权重 import os if not os.path.exists('pytorch_stylegan_encoder'): !git clone https://github.com/sizhky/pytorch_stylegan_encoder.git %cd pytorch_stylegan_encoder !git submodule update --init --recursive !wget -q https://github.com/jacobhallberg/pytorch_stylegan_encoder/releases/download/v1.0/trained_models.zip !unzip -q trained_models.zip !rm trained_models.zip !pip install -qU torch_snippets !mv trained_models/stylegan_ffhq.pth InterFaceGAN/models/pretrain else: %cd pytorch_stylegan_encoder from torch_snippets import * # 2. 加载预训练生成器和合成网络，映射网络权重 from InterFaceGAN.models.stylegan_generator import StyleGANGenerator from models.latent_optimizer import PostSynthesisProcessing synthesizer = StyleGANGenerator("stylegan_ffhq").model.synthesis mapper = StyleGANGenerator("stylegan_ffhq").model.mapping trunc = StyleGANGenerator("stylegan_ffhq").model.truncation # 3. 定义从随机向量生成图像的函数 post_processing = PostSynthesisProcessing() post_process = lambda image: post_processing(image).detach().cpu().numpy().astype(np.uint8)[0] def latent2image(latent): img = post_process(synthesizer(latent)) img = img.transpose(1,2,0) return img # 4. 生成随机向量 rand_latents = torch.randn(1,512).cuda() # 5. 从随机向量生成图像 show(latent2image(trunc(mapper(rand_latents))), sz=5) # 6. 获取自定义图像并对齐 !wget https://www.dropbox.com/s/lpw10qawsc5ipbn/MyImage.JPG -O MyIma ```