GAN（生成对抗网络）的最新应用状况

雷锋网按：本文原载于微信公众号学术兴趣小组，作者为 Gapeng。作者已授权雷锋网发布。

今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN 的应用。

在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章 LS-GAN（Loss-sensitive GAN）^[1]。

这个文章比 WGAN 出现的时间要早几天，它在真实分布满足 Lipschitz 条件的假设下，提出了 LS-GAN，并证明了它的纳什均衡解存在。它也能解决 generator 梯度消失的问题，实验发现不存在 mode collapse 的问题。

作者齐国君老师在知乎上写了一篇文章介绍 LS-GAN，建议感兴趣的童鞋也去阅读一下，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25204020

回到今天的主题 GAN 的应用上来。GAN 的应用按照大类分为在图像上的应用、在 NLP 上的应用，以及与增强学习结合。我们分这两个大类进行介绍。今天介绍的应用不涉及算法细节（除了能简短介绍清楚的算法），基本上都有源码，参见文末。

GAN 在图像上的应用

从目前的文献来看，GAN 在图像上的应用主要是往图像修改方向发展。涉及的图像修改包括：单图像超分辨率（single image super-resolution）、交互式图像生成、图像编辑、图像到图像的翻译等。

单图像超分辨率

单图像超分辨率任务（SISR）就是给定单张低分辨率图像，生成它的高分辨率图像。传统方法一般是插值，但是插值不可避免地会产生模糊。GAN怎么应用到这个任务上去呢？

首先，GAN 有两个博弈的对手：G（generator）和D（discriminator），容易想到一种可能的方案是：G的输入是低分辨率图像（LR），输出应该是高分辨率图像（HR）。文献 [9] 正是采用这种做法。作者采用 ResNet 作为 G，网络架构如下图所示：

对于一批 N 张图像，G 的 loss 定义为

其中，l^SR 包含两部分：content loss 和 adversarial loss。G 的 loss 包含 content loss 部分，因此 G 并非完全的非监督，它也用到了监督信息：它强制要求生成图像提取的特征与真实图像提取的特征要匹配，文中用到的特征提取网络为 VGG，content loss 定义如下：

而 adversarial loss 就是我们常见的 GAN loss：

文中采用的 l^SR 为：

文献 [9] 的实验效果如下图所示，可以看出，SRGAN 效果比其他方法要好，生成的图像模糊程度更低。代码参见文末的 SRGAN。

此外，还有另外一个文章 [3] 也做了 GAN 在 SISR 上的应用，文中提出了 AffGAN。这里不再展开介绍，感兴趣的同学请参看原文。

交互式图像生成

这个工作来自于 Adobe 公司。他们构建了一套图像编辑操作，能使得经过这些操作以后，图像依旧在“真实图像流形”上，因此编辑后的图像更接近真实图像。

具体来说，iGAN 的流程包括以下几个步骤：

1. 将原始图像投影到低维的隐向量空间

2. 将隐向量作为输入，利用 GAN 重构图像

3. 利用画笔工具对重构的图像进行修改（颜色、形状等）

4. 将等量的结构、色彩等修改应用到原始图像上。

值得一提的是，作者提出 G 需为保距映射的限制，这使得整个过程的大部分操作可以转换为求解优化问题，整个修改过程近乎实时。细节比较多，这里不再展开，请参考文献 [6]，代码请参考文末的 iGAN。下面的 demo 经过压缩图像质量比较差，查看清晰版本请移步 iGAN 的 github 页面。

图像编辑

GAN 也可以应用到图像编辑上，文献 [14] 提出了 IAN 方法（Introspective Adversarial Network），它融合了 GAN 和 VAE（variational autoencoder，另一种生成模型）。如果你对 VAE、GAN 以及它们的融合都比较熟悉，理解 IAN 应该是很容易的。文章的主要创新在于 loss 的设计上。

以下是 IAN 编辑图像的一个 demo，代码可以在文末的 IAN 部分找到。

图像到图像的翻译

所谓“图像到图像的翻译”（ image to image translation），是指将一种类型的图像转换为另一种类型的图像，比如：将草图具象化、根据卫星图生成地图等。文献 [7] 设计了一种算法 pix2pix，将 GAN 应用到 image to image translation 上。

作者采用 CGAN（conditional GAN，关于 CGAN 的介绍，参见两周前的推送 20170203），将待转换的图像作为 condition，加上高斯噪声作为 generator 的输入，generator 将输入转换为我们需要的目标图像，而 discriminator 判断图像是 generator 产生的，还是真实的目标图像。为了能让 generator 产生的图像逼近真实的目标图像，generator 的 loss 还包含目标图像匹配度的惩罚项，采用 L1 范数，generator 的 loss 设计如下：

其中，y 即为真实的目标图像。

然而，作者在实验中发现，generator 会忽略高斯噪声 z，而直接根据输入图像 x 产生目标图像 y。为了解决这个问题，作者只在 generator 的某些层上以 dropout 的形式加入噪声（training 和 test 时都需要 dropout）。代码参见文末的 pix2pix，实验效果如下图所示：

GAN 在 NLP 上的应用

目前来说 GAN 在 NLP 上的应用可以分为两类：生成文本、根据文本生成图像。其中，生成文本包括两种：根据隐向量（噪声）生成一段文本；对话生成。

如果你对 GAN 在 NLP 中的应用感兴趣，推荐阅读下面的文章：

http://www.machinedlearnings.com/2017/01/generating-text-via-adversarial-training.html

或者可以查看 AI100 翻译的版本：

http://mp.weixin.qq.com/s/-lcEuxPnTrQFVJV61MWsAQ

我对 NLP 的了解比较少，这里只列举其中一部分应用。

对话生成

GAN 应用到对话生成的例子，可以看这篇文章 [2]，文末也有相关的代码（参看 GAN for Neural dialogue generation）。下图是 GAN 对话生成算法的伪代码，省略了很多细节：

实验效果如下图：

这个工作很有意思。可以看出，生成的对话具有一定的相关性，但是效果并不是很好，而且这只能做单轮对话。

文本到图像的翻译

GAN 也能用于文本到图像的翻译（text to image），在 ICML 2016 会议上，Scott Reed 等人提出了基于 CGAN 的一种解决方案 [13]：将文本编码作为 generator 的 condition 输入；对于 discriminator，文本编码在特定层作为 condition 信息引入，以辅助判断输入图像是否满足文本描述。文中用到的 GAN 架构如下：

作者提出了两种基于 GAN 的算法，GAN-CLS 和 GAN-INT。GAN-CLS 算法如下：

GAN-INT 对多种文本编码做一个加权，在这种设计下，generator 的 loss 为：

其中，β 控制两种文本编码的加权系数。

实验发现生成的图像相关性很高。代码参见文末的 text2image。

此外，GAN 还可以跟增强学习（RL）结合。

Ian Goodfellow 指出，GAN 很容易嵌入到增强学习（reinforcement learning）的框架中。例如，用增强学习求解规划问题时，可以用 GAN 学习一个 actions 的条件概率分布，agent 可以根据生成模型对不同的 actions 的响应，选择合理的 action。

GAN 与 RL 结合的典型工作有：将 GAN 嵌入模仿学习（imitation learning）中 [5]；将 GAN 嵌入到策略梯度算法（policy gradient）中 [11]，将 GAN 嵌入到 actor-critic 算法中 [15]，等。

GAN 与增强学习结合的相关工作多数在 16 年才开始出现，GAN 和 RL 属于近年来的研究热点，两者结合预计在接下来的一两年里将得到更多研究者的青睐。

常见GAN

最后，作为 GAN 专题的结尾，我们列举一下目前常见的 GAN 模型（可以根据 arxiv id 去寻找、下载文献），欢迎补充。

• GAN - Ian Goodfellow, arXiv:1406.2661v1

• DCGAN - Alec Radford & Luke Metz, arxiv:1511.06434

• CGAN - Mehdi Mirza, arXiv:1411.1784v1

• LAPGAN - Emily Denton & Soumith Chintala, arxiv: 1506.05751

• InfoGAN - Xi Chen, arxiv: 1606.03657

• PPGAN - Anh Nguyen, arXiv:1612.00005v1

• WGAN - Martin Arjovsky, arXiv:1701.07875v1

• LS-GAN - Guo-Jun Qi, arxiv: 1701.06264

• SeqGAN - Lantao Yu, arxiv: 1609.05473

• EBGAN - Junbo Zhao, arXiv:1609.03126v2

• VAEGAN - Anders Boesen Lindbo Larsen, arxiv: 1512.09300

......

此外，还有一些在特定任务中提出来的模型，如本期介绍的 GAN-CLS、GAN-INT、SRGAN、iGAN、IAN 等等，这里就不再列举。

代码

LS-GAN

Torch 版本：https://github.com/guojunq/lsgan

SRGAN

TensorFlow 版本：https://github.com/buriburisuri/SRGAN

Torch 版本：https://github.com/leehomyc/Photo-Realistic-Super-Resoluton

Keras 版本：https://github.com/titu1994/Super-Resolution-using-Generative-Adversarial-Networks

iGAN

Theano 版本：https://github.com/junyanz/iGAN

IAN

Theano 版本：https://github.com/ajbrock/Neural-Photo-Editor

Pix2pix

Torch 版本：https://github.com/phillipi/pix2pix

TensorFlow 版本：https://github.com/yenchenlin/pix2pix-tensorflow

GAN for Neural dialogue generation

Torch 版本：https://github.com/jiweil/Neural-Dialogue-Generation

Text2image

Torch 版本：https://github.com/reedscot/icml2016

TensorFlow+Theano 版本：https://github.com/paarthneekhara/text-to-image

GAN for Imitation Learning

Theano 版本：https://github.com/openai/imitation

SeqGAN

TensorFlow 版本：https://github.com/LantaoYu/SeqGAN 

参考文献

1.  Qi G J. Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks onLipschitz Densities[J]. arXiv preprint arXiv:1701.06264, 2017.

2.  Li J, Monroe W, Shi T, et al. Adversarial Learning for NeuralDialogue Generation[J]. arXiv preprint arXiv:1701.06547, 2017.

3.  Sønderby C K, Caballero J, Theis L, et al. Amortised MAPInference for Image Super-resolution[J]. arXiv preprint arXiv:1610.04490, 2016.

4.  Ravanbakhsh S, Lanusse F, Mandelbaum R, et al. Enabling DarkEnergy Science with Deep Generative Models of Galaxy Images[J]. arXiv preprintarXiv:1609.05796, 2016.

5. Ho J, Ermon S. Generative adversarial imitationlearning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2016:4565-4573.

6. Zhu J Y, Krähenbühl P, Shechtman E, et al. Generative visualmanipulation on the natural image manifold[C]//European Conference on ComputerVision. Springer International Publishing, 2016: 597-613.

7. Isola P, Zhu J Y, Zhou T, et al. Image-to-image translationwith conditional adversarial networks[J]. arXiv preprint arXiv:1611.07004,2016.

8. Shrivastava A, Pfister T, Tuzel O, et al. Learning fromSimulated and Unsupervised Images through Adversarial Training[J]. arXivpreprint arXiv:1612.07828, 2016.

9. Ledig C, Theis L, Huszár F, et al. Photo-realistic singleimage super-resolution using a generative adversarial network[J]. arXivpreprint arXiv:1609.04802, 2016.

10. Nguyen A, Yosinski J, Bengio Y, et al. Plug & playgenerative networks: Conditional iterative generation of images in latentspace[J]. arXiv preprint arXiv:1612.00005, 2016.

11. Yu L, Zhang W, Wang J, et al. Seqgan: sequence generativeadversarial nets with policy gradient[J]. arXiv preprint arXiv:1609.05473,2016.

12. Lotter W, Kreiman G, Cox D. Unsupervised learning of visualstructure using predictive generative networks[J]. arXiv preprintarXiv:1511.06380, 2015.

13. Reed S, Akata Z, Yan X, et al. Generative adversarial textto image synthesis[C]//Proceedings of The 33rd International Conference onMachine Learning. 2016, 3.

14. Brock A, Lim T, Ritchie J M, et al. Neural photo editingwith introspective adversarial networks[J]. arXiv preprint arXiv:1609.07093,2016.

15. Pfau D, Vinyals O. Connecting generative adversarialnetworks and actor-critic methods[J]. arXiv preprint arXiv:1610.01945, 2016.

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