生成式之DCGAN生成漫画头像

DCGAN原理

DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。它由Radford等人提出，判别器包括卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层，生成器包括转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层。本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。

生成器

生成器 G 的作用是将隐向量 z 映射到数据空间，创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。在实践中，这是通过一系列转置卷积层来完成的，每个层都与批量归一化层和 ReLu 激活层配对，输出经过 tanh 函数，使其返回 [-1,1] 的数据范围内。

判别器

判别器 D 的结构和作用，它是一个二分类网络模型，通过一系列的卷积和激活函数处理得到图像为真实图的概率。DCGAN论文提到，使用卷积进行下采样可以让网络学习自己的池化特征，而不是通过池化操作。

循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。

结果展示

生成的图片例子

训练次数增多，图像质量也越来越好。当训练周期数达到50以上时，生成的动漫头像与数据集中的相似。接下来通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。

总结

使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成动漫头像图片。包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。