還記得前些日子轟動一時的 BigGAN 模型嗎?生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)作為當(dāng)前最熱門的技術(shù)之一,最近在圖像生成方面的成果頗受人關(guān)注。近日,由 DeepMind 和赫瑞瓦特大學(xué)組成的科研人員公布的 BigGAN 模型,被稱為“史上最強(qiáng) GAN 生成器”,可合成食物照片、風(fēng)景肖像和動物照片,其圖片效果十分逼真,在 ImageNet 的測評集上從之前的最高分 52.52 提升到 66.3,效果提升非常顯著。
由BigGAN模型生成的類條件樣本(圖片截取自論文)
目前 ICLR 2019 的論文評審結(jié)果于上周剛剛公布,其中就包括 BigGAN 模型的這篇論文“Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis”,現(xiàn)已掛在 arXiv 上。BigGAN 獲得了三位評審 8 分、7 分和 10 分的評價,詳情參看:https://openreview.net/forum?id=B1xsqj09Fm
簡單解釋下,之所以稱為 BigGAN,引用合肥工業(yè)大學(xué)研究生武廣的話來講,主要?dú)w于三點(diǎn):
一是 Batch Size 的增大,二是采用先驗分布 z 的“截斷技巧”,三是對模型穩(wěn)定性的控制。
如在訓(xùn)練中每批 Batch 就有 2048 張照片(通常情況下都是 64 張),用于控制模型部分特性的算法控制器參數(shù)是此前其他模型的 4 倍,近 1.58 億。
為方便開發(fā)者練習(xí)和使用,DeepMind 今天又公開了 BigGAN 的 TensorFlow Hub,順帶還提供了在 Colab 上的 demo,開發(fā)者可以在 Colab 上運(yùn)行圖像生成和插值任務(wù)。
鏈接:https://tfhub.dev/deepmind/biggan-256
▌如何使用 Colab demo?
首先,你得打開 Colab,登錄 Google 賬戶。
注意:這是一個完全運(yùn)行在云端的環(huán)境,開發(fā)者可以使用 Keras、TensorFlow、PyTorch 等框架進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的開發(fā),尤其適合那些手頭沒有 GPU 資源的初學(xué)者。
第一步:設(shè)置
1.1 從 TF Hub 中下載 BigGAN 生成器模組
1.2 定義 BigGAN 圖像分類及展示功能
1.3 創(chuàng)建 TensorFlow 會話,并初始化變量
第二步:搜索特定類別的 BigGAN 樣本
類條件抽樣
第三步:在 BigGAN 樣本之間插值
插值
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控制器
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GaN
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生成器
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原文標(biāo)題:“史上最強(qiáng)”BigGAN公開TensorFlow Hub demo!
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