【為什麼我們要挑選這篇文章】著名網站 This person do not exist（這個人不存在）即是使用 GAN 技術製成，但要做出假以亂真的圖片，訓練 GAN 需要一定數量的數據集做訓練；對於數據量偏少的開發者，真的就只能乾瞪眼放棄嗎？
Adobe 工程師開發新型態 GAN 技術，一張圖也能成功訓練！（責任編輯：陳伯安）
本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請聯繫出處
作者：量子位／十三
數據集太小了，無法訓練 GAN？試試從ㄧ個圖像入手吧。
去年谷歌就提出了 SinGAN，是第一個拿 GAN 在單幅自然圖像學習的非條件生成模型（ICCV 2019 最佳論文）。
而最近，來自 Adobe 和德國漢堡大學（University of Hamburg）的研究人員，對這個方法做了改進，探討了幾種 讓 GAN 在單幅圖像提高訓練和生成能力的機制 。
研究人員將改進的模型稱作 ConSinGAN。
那麼，先來看ㄧ下 ConSinGAN 的效果吧。
上圖左側是用來訓練的單個圖像，右側是利用 ConSinGAN 訓練後生成的複雜全局結構。
可以看出效果還是比較逼真。
當然，ConSinGAN 還可以用來處理許多其他任務，例如圖像超分辨率（image super-resolution）、圖像動畫（image animation），以及圖像去霧（image dehazing）。
下面兩張就是它在圖像協調（image harmonization）和圖像編輯（image editing）上的效果。
ConSinGAN 是怎麼做到的？
首先，我們先來看下 SinGAN 的訓練過程。
SinGAN 在圖像中訓練幾個單獨的生成網路，下圖便是第一個生成器，也是唯一從隨機噪聲生成圖像的無條件生成器。
這裡的判別器從來不將圖像看做一個整體，通過這種方法，它就可以知道「真實的」圖像補丁（patch）是什麼樣子。
這樣，生成器就可以通過生成，在全局來看不同，但僅從補丁來看卻相似的圖像，來達到「欺詐」的目的。
在更高分辨率上工作的生成器，將前一個生成器生成的圖像作為輸入，在此基礎上生成比當前還要高分辨率的圖像。
所有的生成器都是單獨訓練的，這意味著在訓練當前生成器時，所有以前的生成器的權重都保持不變。
這一過程如下圖所示。
而在 Adobe 與德國漢堡大學的研究人員發現，在給定的時間內僅能訓練一個生成器，並將圖像（而不是特徵圖）從一個生成器傳輸到下一個生成器，這就限制了生成器之間的交互 。
因此，他們對生成器進行了端到端的訓練，也就是說，在給定時間內訓練多個生成器，每個生成器將前一個生成器生成的特徵（而不是圖像）作為輸入。
這也就是 ConSinGAN 名字的由來——並行的 SinGAN，過程如下圖所示。
然而，採取這樣的措施又會面臨一個問題，也就是過擬合。 這意味著最終的模型不會生成任何「新」圖像，而是只生成訓練圖像。
如何避免 ConSinGAN 無法生成新圖的 bug？
為了防止這種現象發生，研究人員採取了 2 個措施：
在任意給定時間內，只訓練一部分生成器；對不同的生成器採用不同的學習率（learning rate）。
下圖就展示了使用這兩種方法實現的模型。默認情況下，最多同時訓練 3 個生成器，並對較低的生成器，分別將學習率調至 1/10 和 1/100。
在這個過程中，有一個有趣的現象。
如果對較低的生成器採用較高的學習率，那麼生成的圖像質量會高些，但是差異性較弱。
相反，如果對較低的生成器採用較小的學習率，那麼生成圖像的差異性會豐富一些。如下圖所示。
程式碼已在 GitHub 上開源
ConSinGAN 的程式碼已經在 GitHub 上開源。
老規矩，先介紹一下運行所需要的環境：Python 3.5；Pytorch 1.1.0。
安裝也非常簡單：
pip install -r requirements.txt
若要使用論文中的默認參數訓練模型：
python main_train.py –gpu 0 –train_mode generation –input_name Images/Generation/angkorwat.jpg
在英偉達 GeForce GTX 1080Ti 上訓練一個模型大約需要 20 – 25 分鐘。
不同的學習率和訓練階段數量，會影響實驗的結果，研究人員推薦二者的默認值分別是 0.1 和 6。
當然也可以修改學習率：
python main_train.py –gpu 0 –train_mode generation –input_name Images/Generation/colusseum.jpg –lr_scale 0.5
修改訓練階段的數量：
python main_train.py –gpu 0 –train_mode generation –input_name Images/Generation/colusseum.jpg –train_stages 7
當然，模型也可以用來處理「圖像協調」和「圖像編輯」等任務，詳情可參閱 GitHub。
資源傳送門
（本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈单张图像就可以训练 GAN！Adobe 改良图像生成方法 | 已开源 〉，首圖來源： 截自量子位 。）
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