生成对抗网络(GAN)实战 - 创建逼真人脸图像

关键词：生成对抗网络、DCGAN、图像生成、PyTorch

GAN核心原理

图表

代码

python

# DCGAN生成器实现（PyTorch）
import torch.nn as nnclass Generator(nn.Module):def __init__(self, latent_dim):super().__init__()self.main = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(latent_dim, 512, 4, 1, 0, bias=False),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(True),nn.ConvTranspose2d(128, 3, 4, 2, 1, bias=False),nn.Tanh())def forward(self, input):return self.main(input)

训练关键代码

python

# 对抗训练循环
for epoch in range(EPOCHS):for real_data, _ in dataloader:# 训练判别器optimizer_D.zero_grad()real_pred = D(real_data)fake = G(torch.randn(BATCH_SIZE, LATENT_DIM, 1, 1))fake_pred = D(fake.detach())loss_D = - (torch.mean(real_pred) - torch.mean(1 - fake_pred))loss_D.backward()optimizer_D.step()# 训练生成器optimizer_G.zero_grad()fake_pred = D(fake)loss_G = -torch.mean(fake_pred)loss_G.backward()optimizer_G.step()

训练技巧：

1. 使用LeakyReLU防止梯度消失

2. 添加Dropout层（25%）提升稳定性

3. 采用Adam优化器（β1=0.5, β2=0.999）

4. 学习率初始设为0.0002

生成效果演进：

text

Epoch 1: 随机噪声 → Epoch 50: 模糊轮廓 → Epoch 200: 清晰人脸

行业应用场景

1. 游戏角色生成

2. 数据增强（医疗影像）

3. 隐私保护（生成替代人脸）

4. 艺术创作工具

博客亮点：

1. 技术对比：传统ML vs 深度学习

2. 完整可执行代码（需安装scikit-learn/pytorch）

3. 可视化训练过程

4. 行业应用场景分析

5. 包含前沿技术（GAN）实战

优化建议：

• 在Colab运行代码（免费GPU支持）

• 使用TensorBoard监控训练过程

• 尝试不同潜在空间维度（64/128/256）探索生成效果变化