Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（三）

原文：zh.annas-archive.org/md5/d06d282ea0d9c23c57f0ce31225acf76

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

第七章：使用 GAN 进行风格转移

神经网络在涉及分析和语言技能的各种任务中正在取得进步。创造力是人类一直占有优势的领域，艺术不仅是主观的，没有明确定义的边界，而且很难量化。然而，这并没有阻止研究人员探索算法的创造能力。多年来有过几次成功试图创建、理解甚至模仿艺术或艺术风格的尝试，例如深梦¹和神经风格转移²。

生成模型非常适合于想象和创作相关的任务。特别是，生成对抗网络（GAN）在多年来的风格转移任务中得到了深入研究和探索。一个典型的例子是在图 7.1中展示的，CycleGAN 架构成功地使用莫奈和梵高等著名艺术家的风格将照片转换成绘画。

图 7.1：基于 CycleGAN³使用四位著名画家艺术风格的风格转移

图 7.1给我们展示了风格转移的视觉效果。样本表明 CycleGAN 模型能够保留输入图像的细节和结构，同时以模仿著名画家作品的方式进行转换。换句话说，风格转移是一种技术，它能够改变输入图像，使其采用另一个/参考图像的视觉风格。

在本章中，我们将介绍使用不同 GAN 架构进行风格转移的方法。我们将重点关注以下方面：

• 图像对图像配对风格转移技术

• 图像对图像无配对风格转移技术

• 相关工作

我们将涵盖不同 GAN 架构的内部工作原理和使风格转移设置得以实现的重要贡献。我们还将从头开始构建和训练这些架构，以更好地理解它们的工作原理。

本章中介绍的所有代码片段都可以直接在 Google Colab 中运行。出于篇幅的考虑，未包含依赖项的导入语句，但读者可以参考 GitHub 存储库获取完整的代码：github.com/PacktPublishing/Hands-On-Generative-AI-with-Python-and-TensorFlow-2

让我们开始看配对风格转移吧。

使用 pix2pix GAN 进行配对风格转移

在第六章《使用 GAN 生成图像》中，我们讨论了与 GAN 架构相关的多项创新，这些创新导致了改进的结果和更好的输出类别控制。其中之一是条件 GAN。将这个简单但强大的添加到 GAN 设置中，使我们能够浏览潜在的向量空间，并控制生成器生成特定的输出。我们尝试了一个简单的 MNIST 条件 GAN，在那里我们能够生成我们选择的输出。

在本节中，我们将在风格迁移的背景下介绍条件 GAN 的一种变体。我们将详细讨论 pix2pix 架构的重要组件，并训练我们自己的成对风格迁移网络。我们将结束本节，介绍一些这种能力的惊人而创新的用例。

风格迁移是一个引人入胜的研究领域，将创造力和深度学习推向极限。在他们的作品《具有条件对抗网络的图像到图像翻译》中，Isola 和 Zhu 等人提出了一个有条件的 GAN 网络，能够学习任务特定的损失函数，因此可以跨数据集工作。正如其名称所示，这个 GAN 架构接受特定类型的图像作为输入，并将其转换为不同的域。它被称为成对的风格迁移，因为训练集需要同时具有来自源域和目标域的匹配样本。这种通用方法已被证明能够有效地从标签映射和边缘映射中合成高质量的图像，甚至着色图像。作者强调了开发一种能够理解手头数据集并学习映射函数的架构的重要性，而无需手工工程（通常情况下是这样）。

本文在条件 GAN 架构的基础上提出了一些贡献。其中一些贡献也被其他作品采用，并在其作品中引用了必要的参考文献。我们鼓励读者仔细阅读这些内容以深入理解。现在我们将详细介绍 pix2pix GAN 设置的每个组件。

U-Net 生成器

深度卷积生成器是作为 DC-GAN 设置的一部分在《第六章，使用 GAN 生成图像》中探索的。由于 CNN 针对计算机视觉任务进行了优化，因此将它们用于生成器和鉴别器架构具有许多优势。本文专注于生成器设置的两种相关架构。两种选择是基本的编码器-解码器架构和带有跳跃连接的编码器-解码器架构。具有跳跃连接的架构与 U-Net 模型比基本的编码器-解码器设置更相似。因此，pix2pix GAN 中的生成器被称为 U-Net 生成器。参见图 7.2作为参考：

图 7.2：（左）编码器-解码器生成器。 （右）带有跳跃连接的编码器-解码器，或者是 U-Net 生成器。

典型的编码器（在编码-解码设置中）接受输入并通过一系列下采样层生成一个紧凑的向量形式。这个紧凑的向量被称为瓶颈特征。解码器部分然后将瓶颈特征上采样到生成最终输出。这种设置在许多场景中非常有用，比如语言翻译和图像重建。瓶颈特征将整体输入压缩到较低维度的空间。

理论上，瓶颈特征捕获所有所需信息，但当输入空间足够大时，实际上变得困难。

此外，对于我们的图像到图像翻译任务，存在许多需要在输入和输出图像之间保持一致的重要特征。例如，如果我们正在训练我们的 GAN 从轮廓地图生成航拍照片，与道路、水体和其他低级信息相关的信息需要在输入和输出之间保持一致，如图 7.3所示：

图 7.3：U-Net 架构使生成器能够确保输入和生成的输出之间的特征一致

U-Net 架构使用跳跃连接在输入和输出之间传递重要特征（见图 7.2和图 7.3）。在 pix2pix GAN 的情况下，跳跃连接被添加在每个第 i 个下采样层和（n - i）个上采样层之间，其中 n 是生成器中的总层数。跳跃连接导致从第 i 层到（n - i）层的所有通道被串联在一起，i 层被追加到（n - i）层：

图 7.4：U-Net 生成器的编码器和解码器块

文中提到的生成器针对编码器和解码器部分采用了重复的块结构。每个编码器块由卷积层、后跟批量归一化层、辍学层和泄漏的 ReLU 激活组成。每个这样的块通过步幅为 2 下采样 2 倍。

解码器块使用转置卷积层，后跟批量归一化和泄漏的 ReLU 激活。每个块上采样 2 倍。编码器和解码器块的简化设置如图 7.4所示。 如前所述，每个块之间也使用跳跃连接。掌握了生成器的这些知识后，让我们进入实现细节。

首先，让我们为 U-Net 生成器的下采样和上采样块准备一些实用的方法。下采样块使用由卷积层组成的堆栈，后跟泄漏的 ReLU 激活，最后是可选的批量归一化层。

下面的downsample_block辅助函数接受所需的滤波器数量、内核大小以及是否需要批归一化的输入参数：

def downsample_block(incoming_layer,
                     num_filters,
                     kernel_size=4,
                     batch_normalization=True):
    downsample_layer = Conv2D(num_filters,
                              kernel_size=kernel_size,
                              strides=2, padding='same')(incoming_layer)
    downsample_layer = LeakyReLU(alpha=0.2)(downsample_layer)
    if batch_normalization:
        downsample_layer = BatchNormalization(momentum=0.8)(downsample_layer)
    return downsample_layer 

下一个辅助函数是上采样块。每个上采样块都是由一个上采样层、一个二维卷积层、一个可选的丢失层和最后一个批归一化层组成的堆栈。

upsample_block function:

def upsample_block(incoming_layer,
                   skip_input_layer,
                   num_filters,
                   kernel_size=4,
                   dropout_rate=0):
    upsample_layer = UpSampling2D(size=2)(incoming_layer)
    upsample_layer = Conv2D(num_filters,
                            kernel_size=kernel_size,
                            strides=1,
                            padding='same',
                            activation='relu')(upsample_layer)
    if dropout_rate:
        upsample_layer = Dropout(dropout_rate)(upsample_layer)
    upsample_layer = BatchNormalization(momentum=0.8)(upsample_layer)
    upsample_layer = Concatenate()([upsample_layer, skip_input_layer])
    return upsample_layer 
downsample_block(). We stack seven such blocks with an increasing number of filters.

最后一部分的关键是准备解码器。为此，我们使用upsample_block()函数堆叠了七个解码器块，并从编码器层获取跳跃连接。以下代码片段实现了这一点：

def build_generator(img_shape,channels=3,num_filters=64):
    # Image input
    input_layer = Input(shape=img_shape)
    # Downsampling
    down_sample_1 = downsample_block(input_layer, 
                                     num_filters, 
                                     batch_normalization=False)
    # rest of the downsampling blocks have batch_normalization=true
    down_sample_2 = downsample_block(down_sample_1, num_filters*2)
    down_sample_3 = downsample_block(down_sample_2, num_filters*4)
    down_sample_4 = downsample_block(down_sample_3, num_filters*8)
    down_sample_5 = downsample_block(down_sample_4, num_filters*8)
    down_sample_6 = downsample_block(down_sample_5, num_filters*8)
    down_sample_7 = downsample_block(down_sample_6, num_filters*8)
    # Upsampling blocks with skip connections
    upsample_1 = upsample_block(down_sample_7, down_sample_6, 
                                               num_filters*8)
    upsample_2 = upsample_block(upsample_1, down_sample_5, 
                                            num_filters*8)
    upsample_3 = upsample_block(upsample_2, down_sample_4, 
                                            num_filters*8)
    upsample_4 = upsample_block(upsample_3, down_sample_3, 
                                            num_filters*8)
    upsample_5 = upsample_block(upsample_4, down_sample_2, 
                                            num_filters*2)
    upsample_6 = upsample_block(upsample_5, down_sample_1, num_filters)
    upsample_7 = UpSampling2D(size=2)(upsample_6)
    output_img = Conv2D(channels, 
                        kernel_size=4, 
                        strides=1, 
                        padding='same', 
                        activation='tanh')(upsample_7)
    return Model(input_layer, output_img) 

这展示了我们可以利用构建模块轻松形成复杂架构，如 U-Net 生成器。现在让我们了解与 pix2pix 的鉴别器相关的详细信息。

补丁-GAN 鉴别器

典型的鉴别器通过获取输入图像并将其分类为假或真来工作，即生成单个输出标量。在有条件的鉴别器的情况下，有两个输入，第一个是条件输入，第二个是用于分类的生成样本（来自生成器）。对于我们的图像到图像转换用例，鉴别器提供了源图像（条件输入）以及生成的样本，并且其目的是预测生成的样本是否是源的合理转换。

pix2pix 的作者提出了一个 Patch-GAN 设置用于鉴别器，它接受两个所需输入并生成大小为N x N的输出。图 7.5以简化的方式说明了 Patch-GAN 的概念。

N x *N* input:

图 7.5: 简化的图示，以了解 Patch-GAN 鉴别器的工作原理

文章中提出的配置使用了三个 Patch-GAN 层，使用了 4 x 4 的内核大小和 2 的步幅。最后两层使用了 4 x 4 的内核大小和 1 的步幅。这导致了一个 70 x 70 的 Patch-GAN 设置，也就是说，N x N输出矩阵中的每个输出像素/单元/元素对应于输入图像的 70 x 70 补丁。每个这样的 70 x 70 补丁具有高度的重叠，因为输入图像的大小为 256 x 256。为了更好地理解这一点，让我们通过以下代码片段计算有效感受野的计算：

def get_receptive_field(output_size, ksize, stride):
    return (output_size - 1) * stride + ksize
last_layer = get_receptive_field(output_size=1, ksize=4, stride=1)
# Receptive field: 4
fourth_layer = get_receptive_field(output_size=last_layer, ksize=4, stride=1)
# Receptive field: 7
third_layer = get_receptive_field(output_size=fourth_layer, ksize=4, stride=2)
# Receptive field: 16
second_layer = get_receptive_field(output_size=third_layer, ksize=4, stride=2)
# Receptive field: 34
first_layer = get_receptive_field(output_size=second_layer, ksize=4, stride=2)
# Receptive field: 70
print(first_layer) 

代码片段显示了理解每个输出像素如何对应于初始输入图像中大小为 70 x 70 的补丁的计算。

直观理解这一点的方式是假设模型准备了输入图像的多个重叠补丁，并试图将每个补丁分类为假或真，然后对其进行平均以准备整体结果。这已被证明能够提高生成图像的整体输出质量。

作者尝试了不同的补丁大小，范围从 1 x 1（Pixel-GAN）到 256 x 256（Image-GAN），但他们报告 70 x 70 配置（Patch-GAN）取得了最佳结果，而且在这之后几乎没有改进。

直观上，我们或许可以推断：在样式转移中，目标是从源图像复制局部特征到目标图像，因此补丁大小需要最好地为此目标服务；像素级补丁大小太窄，失去了更大特征的视野，而图像级补丁大小对图像内部的局部变化不敏感。

现在让我们使用 TensorFlow 2 来准备我们的 Patch-GAN 鉴别器。第一步是准备一个用于定义鉴别器模块的实用程序，包括卷积层、泄漏 ReLU 和可选的批量标准化层：

def discriminator_block(incoming_layer,
                        num_filters,
                        kernel_size = 4,
                        batch_normalization=True):

    disc_layer = Conv2D(num_filters,
                        kernel_size = kernel_size,
                        strides=2,
                        padding='same')(incoming_layer)
    disc_layer = LeakyReLU(alpha = 0.2)(disc_layer)
    if batch_normalization:
        disc_layer = BatchNormalization(momentum = 0.8)(disc_layer)
    return disc_layer 

我们将使用这些模块来准备 Patch-GAN 鉴别器，步骤如下。下面的片段准备了一个鉴别器模型，它接受两个输入（生成器的输出和调节图像），然后是四个鉴别器模块，带有越来越多的滤波器：

def build_discriminator(img_shape,num_filters=64):
    input_img = Input(shape=img_shape)
    cond_img = Input(shape=img_shape)
    # Concatenate input and conditioning image by channels 
    # as input for discriminator
    combined_input = Concatenate(axis=-1)([input_img, cond_img])
    # First discriminator block does not use batch_normalization
    disc_block_1 = discriminator_block(combined_input, 
                                       num_filters, 
                                       batch_normalization=False)
    disc_block_2 = discriminator_block(disc_block_1, num_filters*2)
    disc_block_3 = discriminator_block(disc_block_2, num_filters*4)
    disc_block_4 = discriminator_block(disc_block_3, num_filters*8)
    output = Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(disc_block_4)
    return Model([input_img, cond_img], output) 

与生成器类似，我们现在有一个构建所需的 Patch-GAN 鉴别器的函数。下一步是了解用于训练整体设置的目标函数。

损失

在第六章《基于 GAN 的图像生成》中，我们详细讨论了条件 GAN，介绍了总体条件 GAN 目标函数。在这里再次提到：

作者观察到，利用 L1 和 L2 正则化方法改进输出质量的典型方式仅通过捕捉低频率的局部结构，即对生成图像整体清晰度的贡献。与 L2 正则化相比，L1 正则化有助于防止模糊。因此，我们可以将 L1 正则化公式化为：

其中x是源图像，y是条件输入，z是噪音向量。将 U-Net 设置与 L1 正则化相结合可以生成清晰的输出图像，其中 GAN 处理高频率，而 L1 协助低频率。更新后的目标函数可以表述为：

与原始 GAN 论文中建议的改进类似，pix2pix 也最大化log(D(G(z|y)))，而不是最小化log(1 – D(G(z|y)))。这会导致梯度曲线反馈更好（参见第六章《基于 GAN 的图像生成》的训练 GANs部分）。

训练 pix2pix

我们现在已经准备好所有必需的组件。拼图的最后一块就是将生成器和鉴别器组合成一个训练循环，为准备好的 pix2pix GAN 网络做准备。

我们还将相关的损失函数附加到每个组件网络上：

def train(generator, 
          discriminator, 
          gan, 
          patch_gan_shape, 
          epochs,
          path='/content/maps',
          batch_size = 1, 
          sample_interval = 50):

    # Ground truth shape/Patch-GAN outputs
    real_y = np.ones((batch_size,) + patch_gan_shape)
    fake_y = np.zeros((batch_size,) + patch_gan_shape)
    for epoch in range(epochs):
      print("Epoch={}".format(epoch))
      for idx, (imgs_source, imgs_cond) in enumerate(batch_generator(path=path, batch_size=batch_size,
                     img_res=[IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH])):
            # train discriminator
            # generator generates outputs based on 
            # conditioned input images
            fake_imgs = generator.predict([imgs_cond])
            # calculate discriminator loss on real samples
            disc_loss_real = discriminator.train_on_batch([imgs_source,
                                                           imgs_cond], 
                                                           real_y)
            # calculate discriminator loss on fake samples
            disc_loss_fake = discriminator.train_on_batch([fake_imgs, 
                                                           imgs_cond], 
                                                           fake_y)
            # overall discriminator loss
            discriminator_loss = 0.5 * np.add(disc_loss_real, 
                                              disc_loss_fake)
            # train generator
            gen_loss = gan.train_on_batch([imgs_source, imgs_cond],
                                          [real_y, imgs_source])
            # training updates every 50 iterations
            if idx % 50 == 0:
              print ("[Epoch {}/{}] [Discriminator loss: {}, accuracy: {}] [Generator loss: {}]".format(epoch, epochs,                                         discriminator_loss[0],                                         100*discriminator_loss[1],
                                        gen_loss[0]))
            # Plot and Save progress every few iterations
            if idx % sample_interval == 0:
              plot_sample_images(generator=generator,
                                 path=path,
                                 epoch=epoch,
                                 batch_num=idx,
                                 output_dir='images') 

上述函数接受生成器、鉴别器和组合 pix2pix GAN 模型对象作为输入。根据 Patch-GAN 鉴别器的大小，我们定义用于保存假和真输出预测的 NumPy 数组。

与我们在前一章中训练 GAN 的方式类似，我们通过首先使用生成器生成假样本，然后使用这个样本来获取鉴别器输出来循环多次迭代。最后，这些输出用于计算损失并更新相应的模型权重。

现在我们有了训练循环，以下片段准备了鉴别器和 GAN 网络：

IMG_WIDTH = 256
IMG_HEIGHT = 256
# build discriminator
discriminator = build_discriminator(img_shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3),
                                    num_filters=64)
discriminator.compile(loss='mse',
                      optimizer=Adam(0.0002, 0.5),
                      metrics=['accuracy'])
# build generator and GAN objects
generator = build_generator(img_shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3),
                            channels=3,
                            num_filters=64)
source_img = Input(shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3))
cond_img = Input(shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3))
fake_img = generator(cond_img)
discriminator.trainable = False
output = discriminator([fake_img, cond_img])
gan = Model(inputs=[source_img, cond_img], outputs=[output, fake_img])
gan.compile(loss=['mse', 'mae'],
            loss_weights=[1, 100],
            optimizer=Adam(0.0002, 0.5)) 

训练循环简单且类似于我们在前一章中使用的内容：每个时代，我们在训练鉴别器和生成器之间交替。使用的超参数如 pix2pix 论文中所述。在训练的不同阶段模型的输出在图 7.6中展示：

图 7.6：不同训练阶段的 pix2pix 生成输出

与我们在第六章中训练的更简单的架构不同，尽管更复杂，但 pix2pix GAN 的训练速度更快，而且在更少的迭代中稳定到更好的结果。在图 7.6中展示的输出显示了模型学习映射并从第一个时代开始生成高质量输出的能力。所有这些都可以归因于前几节讨论的一些创新。

现在我们已经看到了如何为配对风格转换设置和训练 pix2pix GAN，让我们看看它可以用于哪些事情。

使用案例

图像到图像翻译设置在现实世界中开启了许多用例和应用。pix2pix 设置提供了一个通用框架，可应用于许多图像到图像翻译用例，而无需专门设计架构或损失函数。在他们的工作中，Isola 和 Zhu 等人展示了许多有趣的研究来展示这些功能。

这个 pix2pix GAN 的有条件 GAN 设置能够执行诸如：

• 从标签输入生成建筑立面

• 黑白图像的彩色化

• 将卫星/航拍地图输入图像转换为类似 Google 地图的输出

• 语义分割任务，如街景到分割标签

• 将草图转换为图像任务，如草图转照片，草图转肖像，草图转猫，草图转彩色宝可梦，甚至轮廓转时尚物品，如鞋子、包等

• 背景去除

• 修补或图像完成

• 热图到 RGB 图像的转换

• 白天到夜晚场景和夏季到冬季场景转换

论文中执行的一些翻译类型在图 7.7中供参考：

图 7.7：使用 pix2pix 进行不同图像到图像翻译任务的几个示例

如前所述，pix2pix 架构经过高度优化，即使在非常小的数据集上也能训练。这使社区和其他研究人员尝试了更多创造性的用例；作者为论文开发了一个展示此类用例的网站。我们鼓励读者访问网站了解更多细节：phillipi.github.io/pix2pix/。

讨论了配对样式转移后，接下来我们将看看不配对样式转移。

使用 CycleGAN 进行不配对样式转移

配对样式转移是一个强大的设置，有许多用例，我们在前一节中讨论了其中一些。它提供了在给定一对源和目标领域数据集的情况下执行跨域转换的能力。pix2pix 设置还展示了 GAN 理解和学习所需的损失函数的能力，无需手动指定。

虽然相对于手工制作的损失函数和以往的作品而言，配对样式转移是一个巨大的改进，但它受到配对数据集的限制。配对样式转移要求输入和输出图像在结构上完全相同，即使领域不同（从航空到地图，从标签到场景等）。在本节中，我们将重点关注一种名为 CycleGAN 的改进样式转移架构。

CycleGAN 通过放宽输入和输出图像的约束来改进配对样式转移架构。CycleGAN 探索了模型尝试学习源和目标域之间风格差异的不配对样式转移范式，而不需要明确地对输入和输出图像进行配对。

朱和朴等人将这种不配对样式转移描述为类似于我们能够想象梵高或莫奈会如何画一个特定场景，而没有确实看到并列示例。引用自该论文³：

相反，我们了解到了莫奈绘画集和风景照片集。我们可以推理出这两组之间的风格差异，因此可以想象如果我们将一个场景从一组转换到另一组会是什么样子。

这不仅提供了一个很好的优势，也开拓了额外的用例，其中源和目标领域的精确配对要么不可用，要么我们没有足够的训练示例。

CycleGAN 的整体设置

在配对样式转移的情况下，训练数据集由配对样本组成，表示为{x[i]，y[i]}，其中x[i]和y[i]之间存在对应关系。如参考*图 7.8（a）*所示：

图 7.8：（a）配对训练示例。（b）不配对训练示例。（来源：朱和朴等人《使用循环一致对抗网络进行不配对图像到图像转换》，图 2）

对于 CycleGAN，训练数据集包括来自源集的不成对样本，表示为，以及目标集，没有关于哪个x[i]匹配哪个y[j]的具体信息。 参考图 7.8 (b)。

在前一章中，我们讨论了 GAN 是如何学习一个映射，使得输出与无法区分。 尽管这对其他场景有效，但对于无配对的图像到图像转换任务却不太好。 由于缺乏配对样本，我们无法像以前那样使用 L1 损失来学习G，因此我们需要为无配对风格转换制定不同的损失。 一般来说，当我们学习函数G(x)时，这是学习Y的众多可能性之一。 换句话说，对于给定的X和Y，存在无限多个G会在上具有相同的分布。

为了减少搜索空间并在寻找最佳生成器G时增加更多约束，作者引入了一种称为循环一致性的特性。 从数学上讲，假设我们有两个生成器G和F，使得和。 在最佳设置中，G和F将相互逆转并且应该是双射，即一对一。 对于 CycleGAN，作者同时训练两个生成器G和F，以促进对抗损失以及循环一致性约束以鼓励和。 这导致成功训练无配对风格转换 GAN 设置。

请注意，与生成器类似，我们在这个设置中也有两组判别器，D[Y]用于G，D[X]用于F。 这个设置背后的直觉是，只有在能够以相反顺序执行相同的操作时，我们才能从源域到目标域学习出最佳的翻译。 图 7.9生动地演示了循环一致性的概念：

图 7.9：CycleGAN³的高级示意图

图 7.9的第一部分（最左侧）描述了 CycleGAN 的设置。 这个设置显示了两对生成器和判别器，G和D[Y]，F和D[X]。

图 7.9的中间部分显示了 CycleGAN 的前向循环训练。 输入x通过G转换为，然后F试图再生原始输入为。 这一步更新G和D[Y]。循环一致性损失有助于减少x和其再生形式之间的距离。

同样，图 7.9的第三部分（最右边）展示了向后传递，其中y被转换为X，然后G尝试再生原始输入，如。

为了更好地理解无配对训练设置是如何工作的，让我们通过一个通用示例来走一遍。假设任务是从英语到法语的翻译。一个模型已经学会了从英语到法语的最佳映射的设置将是当它被反转（即，法语到英语）时产生原始句子的结果。

现在让我们深入了解并详细了解接下来的小节中的每个组件。

对抗损失

典型的 GAN 使用对抗损失来训练一个足够聪明的生成器以欺骗鉴别器。在 CycleGAN 的情况下，由于我们有两组生成器和鉴别器，我们需要对对抗损失进行一些调整。让我们一步一步来。

对于我们的 CycleGAN 中的第一组生成器-鉴别器，即，对抗损失可以定义为：

同样，第二个生成器-鉴别器集合给出为：

这两个目标一起形成了 CycleGAN 的总体目标的前两项。对于生成器-鉴别器的两组，还有一个额外的变化是最小化部分。选择不是使用标准的负对数似然，而是选择最小二乘损失。表示为：

最小二乘损失被观察到更稳定，并导致更好质量的输出样本。

循环损失

我们之前介绍了循环一致性的概念；现在我们将看到如何明确实现它。在 CycleGAN 的论文中，作者朱和朴等人强调，对抗损失对于无配对图像到图像的翻译任务是不够的。不仅搜索空间太广，而且有足够的容量，生成器可以陷入模式坍塌而不学习源域和目标域的实际特征。

为了减少搜索空间并确保学习到的映射足够好，CycleGAN 设置应该能够生成原始输入x经过G和F处理后，即以及的反向路径。这些分别称为前向和后向循环一致性。总循环一致性损失是定义为 L1 损失：

此损失确保从生成的输出中重建原始输入尽可能接近。

身份损失

CycleGAN 的作者们还观察到了关于彩色对象的整体设置的特定问题。在没有特定颜色约束的情况下，G 和 F 生成器在前向和后向循环中会引入不同的色调，而这并不是必要的。为了减少这种不必要的行为，引入了一项称为身份损失的正则化项。查看 Figure 7.10 展示了这种特定效果的实际情况：

Figure 7.10 身份损失对 CycleGAN 性能的影响。输出对应于生成器 G(x) 的输出。（来源：Zhu 和 Park 等人。使用循环一致对抗网络进行非配对图像到图像的翻译，图 9）

正如在 Figure 7.10 中间列所显示的那样，没有身份损失的附加约束，CycleGAN 在其输出中引入了不必要的色调。因此，身份损失，定义为 ，可以表述为：

简单来说，这个损失将生成器正则化为当来自目标域的真实样本被用作生成的输入时的近似身份映射。

整体损失

CycleGAN 的整体目标简单地是前面子节中讨论的不同损失的加权和，即对抗损失、循环一致性损失和身份损失。整体目标定义为：

论文强调了不同实验中 和 的不同值。当我们从头开始准备我们的模型时，我们将明确说明这些正则化项的值。

实践操作：使用 CycleGAN 进行非配对式风格转换

我们讨论了 CycleGAN 的整体设置及其关键创新，即循环一致性损失和身份损失，这些使得非配对式风格转换成为可能。在本节中，我们将逐部分实施它，并训练一对 CycleGANs 将苹果转换为橙子，并将照片转换为梵高的绘画作品。

生成器设置

让我们从生成器开始。与 pix2pix GAN 类似，CycleGAN 也使用 U-Net 生成器（注意，此设置中有两个生成器）。

第一步是准备上采样和下采样块的实用方法。这里的一个重要区别是使用 实例归一化 替代批量归一化层。实例归一化的工作方式是对每个训练样本中的每个通道进行归一化。这与批量归一化相反，批量归一化是在整个小批量和所有输入特征上进行归一化的。有关实例归一化的更多详细信息，请参阅 第六章，使用 GAN 生成图像。

downsample_block() prepares a stack composed of a convolutional layer followed by leaky ReLU activation and an instance normalization layer. The function takes the number of filters and kernel size as inputs:

def downsample_block(incoming_layer,
                     num_filters,
                     kernel_size=4):
    downsample_layer = Conv2D(num_filters,
                              kernel_size=kernel_size,
                              strides=2, padding='same')(incoming_layer)
    downsample_layer = LeakyReLU(alpha=0.2)(downsample_layer)
    downsample_layer = InstanceNormalization()(downsample_layer)
    return downsample_layer 
upsample_block() function. This function prepares a stack consisting of an upsampling layer followed by a convolutional layer, optional dropout, and instance normalization layer. Each upsampling block takes input from the previous layer as well as a skip connection as input:

def upsample_block(incoming_layer,
                   skip_input_layer,
                   num_filters,
                   kernel_size=4,
                   dropout_rate=0):

    upsample_layer = UpSampling2D(size=2)(incoming_layer)
    upsample_layer = Conv2D(num_filters,
                            kernel_size=kernel_size,
                            strides=1,
                            padding='same',
                            activation='relu')(upsample_layer)
    if dropout_rate:
        upsample_layer = Dropout(dropout_rate)(upsample_layer)
    upsample_layer = InstanceNormalization()(upsample_layer)
    upsample_layer = Concatenate()([upsample_layer, skip_input_layer])
    return upsample_layer 

这里使用的 U-Net 生成器与 pix2pix 设置相比要较浅，但表现同样出色（请参阅 Cycle loss 部分）。以下代码片段演示了构建生成器的方法：

def build_generator(img_shape, channels=3, num_filters=32):
    # Image input
    input_layer = Input(shape=img_shape)
    # Downsampling
    down_sample_1 = downsample_block(input_layer, num_filters)
    down_sample_2 = downsample_block(down_sample_1, num_filters*2)
    down_sample_3 = downsample_block(down_sample_2,num_filters*4)
    down_sample_4 = downsample_block(down_sample_3,num_filters*8)
    # Upsampling
    upsample_1 = upsample_block(down_sample_4, down_sample_3, 
                                               num_filters*4)
    upsample_2 = upsample_block(upsample_1, down_sample_2, 
                                            num_filters*2)
    upsample_3 = upsample_block(upsample_2, down_sample_1, num_filters)
    upsample_4 = UpSampling2D(size=2)(upsample_3)
    output_img = Conv2D(channels, 
                        kernel_size=4, 
                        strides=1, 
                        padding='same', 
                        activation='tanh')(upsample_4)
    return Model(input_layer, output_img) 

如我们所见，生成器由四个下采样和四个上采样块组成，然后是一个输出目标图像的 Conv2D 层。现在让我们构建辨别器。

辨别器设置

与生成器一样，CycleGAN 中使用的辨别器也利用了来自 pix2pix 论文的内容。辨别器是 Patch-GAN，并且以下代码清单展示了构建辨别器块的方法以及构建辨别器的方法：

def discriminator_block(incoming_layer,
                        num_filters,
                        kernel_size=4,
                        instance_normalization=True):

    disc_layer = Conv2D(num_filters,
                        kernel_size=kernel_size,
                        strides=2,
                        padding='same')(incoming_layer)
    disc_layer = LeakyReLU(alpha=0.2)(disc_layer)
    if instance_normalization:
        disc_layer = InstanceNormalization()(disc_layer)
    return disc_layer
def build_discriminator(img_shape,num_filters=64):
    input_layer = Input(shape=img_shape)
    disc_block_1 = discriminator_block(input_layer, 
                                       num_filters, 
                                       instance_normalization=False)
    disc_block_2 = discriminator_block(disc_block_1, num_filters*2)
    disc_block_3 = discriminator_block(disc_block_2, num_filters*4)
    disc_block_4 = discriminator_block(disc_block_3, num_filters*8)
    output = Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(disc_block_4)
    return Model(input_layer, output) 

现在我们已经准备好了构建模块。让我们使用它们来建立整体的 CycleGAN 架构。

GAN 设置

我们使用这些方法准备了两套生成器和辨别器，用于从域 A 映射到 B，然后再从 B 回映射到 A。以下代码片段正是如此：

generator_filters = 32
discriminator_filters = 64
# input shape
channels = 3
input_shape = (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, channels)
# Loss weights
lambda_cycle = 10.0            
lambda_identity = 0.1 * lambda_cycle
optimizer = Adam(0.0002, 0.5)
patch = int(IMG_HEIGHT / 2**4)
patch_gan_shape = (patch, patch, 1)
# Discriminators
disc_A = build_discriminator(input_shape,discriminator_filters)
disc_A.compile(loss='mse',
    optimizer=optimizer,
    metrics=['accuracy'])
disc_B = build_discriminator(input_shape,discriminator_filters)
disc_B.compile(loss='mse',
    optimizer=optimizer,
    metrics=['accuracy'])
# Generators
gen_AB = build_generator(input_shape,channels, generator_filters)
gen_BA = build_generator(input_shape, channels, generator_filters)
# CycleGAN
img_A = Input(shape=input_shape)
img_B = Input(shape=input_shape)
# generate fake samples from both generators
fake_B = gen_AB(img_A)
fake_A = gen_BA(img_B)
# reconstruct original samples from both generators
reconstruct_A = gen_BA(fake_B)
reconstruct_B = gen_AB(fake_A)
# generate identity samples
identity_A = gen_BA(img_A)
identity_B = gen_AB(img_B)
# disable discriminator training
disc_A.trainable = False
disc_B.trainable = False
# use discriminator to classify real vs fake
output_A = disc_A(fake_A)
output_B = disc_B(fake_B)
# Combined model trains generators to fool discriminators
gan = Model(inputs=[img_A, img_B],
            outputs=[output_A, output_B,
                     reconstruct_A, reconstruct_B,
                     identity_A, identity_B ])
gan.compile(loss=['mse', 'mse','mae', 'mae','mae', 'mae'],
            loss_weights=[1, 1,
                          lambda_cycle, lambda_cycle,
                          lambda_identity, lambda_identity ],
            optimizer=optimizer) 

我们刚刚为两对生成器和辨别器创建了对象。通过定义必须的输入和输出，我们将它们组合在 gan 对象中。接下来实现训练循环。

训练循环

最后完整的画面是编写自定义训练循环。该循环首先使用两个生成器生成假样本，然后用它们更新两个方向的辨别器（即，A 到 B 和 B 到 A）。最后使用更新后的辨别器来训练整体的 CycleGAN。以下代码片段展示了训练循环：

def train(gen_AB, 
          gen_BA, 
          disc_A, 
          disc_B, 
          gan, 
          patch_gan_shape, 
          epochs, 
          path='/content/{}'.format(dataset_name),
          batch_size=1, 
          sample_interval=50):
    # Adversarial loss ground truths
    real_y = np.ones((batch_size,) + patch_gan_shape)
    fake_y = np.zeros((batch_size,) + patch_gan_shape)
    for epoch in range(epochs):
        print("Epoch={}".format(epoch))
        for idx, (imgs_A, imgs_B) in enumerate(batch_generator(path,
                                                         batch_size,
                                image_res=[IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH])):
            # train discriminators
            # generate fake samples from both generators
            fake_B = gen_AB.predict(imgs_A)
            fake_A = gen_BA.predict(imgs_B)
            # Train the discriminators 
            # (original images = real / translated = Fake)
            disc_A_loss_real = disc_A.train_on_batch(imgs_A, real_y)
            disc_A_loss_fake = disc_A.train_on_batch(fake_A, fake_y)
            disc_A_loss = 0.5 * np.add(disc_A_loss_real, 
                                       disc_A_loss_fake)
            disc_B_loss_real = disc_B.train_on_batch(imgs_B, real_y)
            disc_B_loss_fake = disc_B.train_on_batch(fake_B, fake_y)
            disc_B_loss = 0.5 * np.add(disc_B_loss_real, 
                                       disc_B_loss_fake)
            # Total disciminator loss
            discriminator_loss = 0.5 * np.add(disc_A_loss, disc_B_loss)
            # train generator
            gen_loss = gan.train_on_batch([imgs_A, imgs_B],
                                          [
                                           real_y, real_y,
                                           imgs_A, imgs_B,
                                           imgs_A, imgs_B
                                           ]
                                          )
            # training updates every 50 iterations
            if idx % 50 == 0:
              print ("[Epoch {}/{}] [Discriminator loss: {}, accuracy: {}][Generator loss: {}, Adversarial Loss: {}, Reconstruction Loss: {}, Identity Loss: {}]".format(idx, 
                           epoch,
                           discriminator_loss[0], 
                           100*discriminator_loss[1],
                           gen_loss[0],
                           np.mean(gen_loss[1:3]),
                           np.mean(gen_loss[3:5]),
                           np.mean(gen_loss[5:6])))

            # Plot and Save progress every few iterations
            if idx % sample_interval == 0:
              plot_sample_images(gen_AB,
                                 gen_BA,
                                 path=path,
                                 epoch=epoch,
                                 batch_num=idx,
                                 output_dir='images') 

CycleGAN 的训练循环与 pix2pix 的大致相似，但有一些补充。由于我们有两对生成器和辨别器，该函数将所有四个模型作为输入，以及一个合并的 gan 对象。训练循环从两个生成器生成的假样本开始，然后使用它们来更新相应的辨别器的权重。然后将它们合并以训练整体的 GAN 模型。

使用本节介绍的组件，我们对两组风格转移数据集进行了实验，将苹果转变成橙子并将照片转变为梵高画作。图 7.11 展示了苹果转变成橙子实验在不同训练阶段的输出：

图 7.11：循环生成对抗网络在苹果到橙子实验不同训练阶段生成的输出

类似地，Figure 7.12 展示了 CycleGAN 如何学习将照片转换为梵高风格的艺术作品：

图 7.12：循环生成对抗网络在将照片转变为梵高风格画作实验不同训练阶段生成的输出

正如上述示例所示（图 7.11 和 7.12），CycleGAN 似乎已经从两个域中学会了一些细微差别，而没有匹配的训练样本。这在难以获得匹配样本的情况下是一个很好的进展。

从这两个实验中另一个重要的观察是所需的训练量。虽然两个实验都使用了完全相同的设置和超参数，但与将照片转换为梵高风格绘画设置相比，苹果转橘子实验的训练速度要快得多。这可能归因于第二个实验中模式的数量很大，以及训练样本的多样性。

这结束了我们关于无配对风格迁移的部分。现在我们将探讨一些与配对和无配对风格迁移相关并有所分支的工作。

相关工作

风格迁移是一个有趣的领域，不同研究组之间正在进行大量的并行研究，以改进现有技术。迄今为止，在配对和无配对风格迁移领域中，最有影响力的两项工作已在本章中讨论过。在这个空间中还有一些其他相关工作值得讨论。

在本节中，我们将简要讨论无配对图像到图像转换领域中另外两个与 CycleGAN 类似的工作。具体而言，我们将涉及 DiscoGAN 和 DualGAN 设置，因为它们提出了类似的想法，但存在细微的变化。

重要的是要注意，同一领域还有许多其他工作。为了完整性和一致性，我们将我们的讨论限制在其中的几个上。鼓励读者也探索其他有趣的架构。

DiscoGAN

Kim 和 Cha 等人提出了一种使用 GANs 发现跨域关系的模型，称为 DiscoGAN。⁶ 将黑白图像转换为彩色图像、卫星图像转换为地图样式图像等任务也可以称为跨域转换，以及风格迁移。

正如我们已经看到的，跨域转换在现实世界中具有许多应用。诸如自动驾驶和医疗保健等领域已经开始利用深度学习技术，然而许多用例因为缺乏更大的数据集而受阻。无配对跨域转换工作，如 DiscoGAN（和 CycleGAN），可以在这些领域提供巨大帮助。

图 7.13：DiscoGAN 设置⁶

与 CycleGAN 几乎同时发布的 DiscoGAN 在执行无配对风格迁移时具有许多相似之处，以及一些轻微的差异。与 CycleGAN 一样，DiscoGAN 利用两对生成器和判别器来实现跨域转换。第一对生成器将图像从域 A 转换为 B（表示为 G[AB]），而判别器（表示为 D[B]）则分类生成的输出（表示为 x[A][B]）是真实的还是伪造的。

第二个生成器-判别器对是论文的关键。通过强制系统从生成的输出（x[A][B]）中再生生成原始输入图像，DiscoGAN 能够学习所需的跨域表示，而无需明确的配对。使用第二个生成器（标记为 G[B][A]）及其对应的判别器（D[A]）实现了对原始样本的重构。整体设置如图 7.13所示，仅供参考。

如图 7.13所示，为了学习跨域表示，DiscoGAN 不仅将图像从域A转换为x[AB]，然后重构回来，还对域B中的图像做同样的操作（即，B到x[BA]然后重构回来）。这种双向映射，也称为双射，以及重构损失和对抗损失，有助于实现最先进的结果。作者指出，仅依赖重构损失而没有附加管道（B到x[BA]和重构）的设置仍会导致模式崩溃等故障模式。

与 CycleGAN 不同，我们注意到重构损失是 L1 损失和前向、后向重构的加权和，DiscoGAN 以略微不同的方式探索和使用重构损失。DiscoGAN 论文提到，重构损失可以是任何距离度量，例如均方误差、余弦距离或铰链损失。如下方方程所示，生成器然后单独在训练中使用重构损失：

其中代表原始的对抗损失，是每个 GAN 对的重构损失。

生成器使用具有卷积和反卷积层（或转置卷积）的编码器-解码器设置来对中间表示/特征图进行下采样和上采样。另一方面，解码器类似于生成器的编码器部分，由卷积层组成，最后一层是用于分类的 sigmoid 函数。

DiscoGAN 的作者提出了许多经过充分记录的实验，以了解他们提出的架构如何处理模式崩溃。其中一项实验是汽车到汽车的映射实验。在这个设置中，作者探索了原始 GAN、带重构损失的 GAN 和 DiscoGAN 这三种架构如何处理各种模式。映射实验将具有特定旋转（方位角）的汽车输入图像转换为不同的旋转角度。

图 7.14：汽车到汽车的映射实验，以了解不同设置下的模式崩溃情况。(a) 原始 GAN，(b) 带重构损失的 GAN，© DiscoGAN 设置。

如*图 7.14（a）和(b)*所示，无论是 GAN 还是带重建损失的 GAN 都遭受模式崩溃；在这两种情况下，聚类的点表示这些架构只能学习少数模式，或者是汽车方向（线是真实情况）。相反，*图 7.14（c）*显示 DiscoGAN 学习了各种模式的更好表示，点分布在线附近。

设置 DiscoGAN 相当简单。利用本章介绍的工具，我们训练了一个 DiscoGAN 设置，学习边缘到鞋子的映射。

图 7.15：DiscoGAN 在边缘到鞋子实验中的训练过程

图 7.15显示了我们模型的训练进展。从随机映射开始，以了解边界形状和一些颜色。训练更长时间可以获得更好的结果，作者在他们的论文中展示了这一点。

DualGAN

DualGAN 是非配对图像到图像转换架构家族中的最新成员。与 DiscoGAN 和 CycleGAN 相比，它以略微不同的角度处理这个任务。作者 Yi 和 Zhang 等人发布了名为DualGAN: 图像到图像转换的无监督双学习⁷的作品，灵感来自一篇关于机器翻译的双学习的重要论文。⁸从论文中引用，将图像到图像转换视为双学习任务的想法如下：

我们的方法受到自然语言处理中的双学习的启发。双学习同时训练两个“相反的”语言翻译器（例如，英语到法语和法语到英语），通过最小化由两个翻译器的嵌套应用产生的重建损失。这两个翻译器代表原始-双对，并且嵌套应用形成一个闭环，允许应用强化学习。具体来说，在单语数据（英语或法语）上测量的重建损失将生成信息反馈，以训练双语翻译模型。

尽管 CycleGAN 论文中没有明确引用，但这些想法似乎有相当多的重叠。如预期的那样，DualGAN 的设置也使用了两对生成器-判别器。这两对被称为原始 GAN 和双 GAN。图 7.16展示了 DualGAN 的整体设置：

图 7.16：DualGAN 设置⁷

原始 GAN（表示为G[A]）从域 U 接收输入 u 并学习将其转换为来自域 V 的v，而双 GAN 进行相反操作。这个设置的两个反馈信号称为重建错误和成员评分。成员评分类似于 CycleGAN 中的对抗损失，其中G[A]的目标是生成足够优秀的输出GA 以欺骗D[A]。

重建损失表示了 G[B] 从生成的输出 GA 中重构原始输入 u 的学习能力。重建损失类似于 CycleGAN 的循环一致性损失，除了在问题制定方面与 CycleGAN 的差异之外，训练设置也略有不同。DualGAN 设置使用 Wasserstein 损失进行训练。他们报告说使用 Wasserstein 损失有助于轻松获得稳定的模型。图 7.17 显示了 DualGAN 论文中的一些实验：

图 7.17：使用 DualGAN 进行非配对图像到图像的翻译⁷

DualGAN 设置还利用了 U-Net 风格的生成器和 Patch-GAN 风格的鉴别器，这些技巧对输出质量产生了影响。

摘要

在本章中，我们通过图像到图像的翻译任务的视角探索了 GAN 研究的创新一面。尽管创新的影响是显而易见的，但这些技术也为改进计算机视觉模型的研究和开发开辟了途径，尤其是在数据集难以获取的领域。

我们从理解配对图像到图像的翻译任务开始了本章。这个任务提供了训练数据，其中源域和目标域有配对的训练样本。我们使用 pix2pix GAN 架构探索了这个任务。通过这种架构，我们探索了编码器-解码器架构如何有助于开发可以产生高保真输出的生成器。pix2pix 论文通过利用跳跃连接或 U-Net 风格生成器将编码器-解码器架构推进了一步。

这种设置还提出了另一个强大的概念，称为 Patch-GAN 鉴别器，它可以优雅地帮助整体 GAN 获得更好的反馈信号，适用于不同的风格转换用例。我们利用这些概念从零开始构建和训练了我们自己的 pix2pix GAN，将卫星图像转换为类似 Google 地图的输出。我们的训练结果是使用很少的训练样本和训练迭代得到的高质量输出。观察到这种更快速和稳定的训练是这项工作的作者们贡献的不同创新直接影响的结果。我们还探索了使用 pix2pix 风格架构可以实现的各种其他用例。

在本章的第二部分中，我们将图像到图像的翻译任务扩展到了非配对的设置中。非配对的训练设置无疑是一个更加复杂的问题，但它开辟了更多的可能性。配对设置适用于在源域和目标域中都有明确样本对的情况，但大多数现实场景下并没有这样的数据集。

我们通过 CycleGAN 架构探索了非配对图像到图像的翻译设置。CycleGAN 的作者提出了许多直观但强大的贡献，使得非配对设置能够工作。我们讨论了循环一致性损失和身份损失作为整体对抗损失的正则化项的概念。我们特别讨论了身份损失如何改善样本的整体重构，从而提高输出的整体质量。利用这些概念，我们使用 TensorFlow-Keras API 从头开始构建了 CycleGAN 设置。我们对两个数据集进行了实验，一个是苹果到橙子，另一个是照片到梵高风格的绘画。在这两种情况下，结果都非常好。

在本章的最后一节中，我们讨论了一些相关工作，即 DiscoGAN 和 DualGAN 架构。与 CycleGAN 一起，这两种架构构成了整体非配对图像到图像翻译 GAN 的家族。我们讨论了这些架构如何从略有不同的角度呈现相似的思想。我们还讨论了问题表述和整体架构中细微差异如何影响最终结果。

在这一章中，我们在 第六章，使用 GAN 生成图像 中讨论的与 GAN 及特别是条件 GAN 相关的概念基础上进行了拓展。我们讨论了许多创新和贡献，利用简单的构建模块实现了一些惊人的用例。接下来的一系列章节将进一步将生成模型的边界推向文本和音频等领域。系好安全带吧！

参考文献

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2. Gatys，L.A.，Ecker，A.S.，以及 Bethge，M.（2015）。一种艺术风格的神经算法。arXiv。arxiv.org/abs/1508.06576

3. 朱，J-Y.，帕克，T.，伊索拉，P.，以及埃弗罗斯，A.A.（2017）。使用循环一致性对抗网络进行非配对图像到图像的翻译。arXiv。arxiv.org/abs/1703.10593

4. 伊索拉，P.，朱，J-Y.，周，T.，以及埃弗罗斯，A.A.（2017）。带条件对抗网络的图像到图像翻译。2017 年 IEEE 计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2017，pp. 5967-5976。ieeexplore.ieee.org/document/8100115

5. Ronneberger，O.，Fisher，P.，以及 Brox，T.（2015）。U-net：用于生物医学图像分割的卷积网络。MICCAI，2015。arxiv.org/abs/1505.04597

6. 金，T.，查，M.，金，H.，李，J.K.，以及金，J.（2017）。用生成对抗网络学习发现跨域关系。2017 年国际机器学习会议（ICML）。arxiv.org/abs/1703.05192

7. Yi, Z., Zhang, H., Tan, P., & Gong, M. (2017). DualGAN: 无监督的图像到图像翻译的双向学习. ICCV 2017. arxiv.org/abs/1704.02510v4

8. Xia, Y., He, D., Qin, T., Wang, L., Yu, N., Liu, T-Y., & Ma, W-Y. (2016). 机器翻译的双向学习. NIPS 2016. arxiv.org/abs/1611.00179

第八章：使用 GANs 进行 deepfakes

对视频和照片进行编辑以编辑文物已经有很长一段时间了。如果你看过《阿甘正传》或《速度与激情 7》，很有可能你甚至没有注意到这些电影中约翰·F·肯尼迪或保罗·沃克的场景是假的，是根据需要编辑到电影中的。

你可能还记得电影《阿甘正传》中的一个场景，阿甘会见约翰·F·肯尼迪。该场景是使用复杂的视觉效果和档案素材创建的，以确保高质量的结果。好莱坞制片厂、世界各地的间谍机构和媒体机构一直在利用诸如 Photoshop、After Effects 和复杂的自定义视觉效果/CGI（计算机生成图像）流水线等编辑工具来获得如此引人入胜的结果。虽然在大多数情况下结果或多或少是可信的，但要编辑每一个细节，如场景光线、面部、眼睛和唇部运动以及每一帧的阴影，需要大量的人工工作和时间。

同样，在 BuzzFeed 的一个视频中，你很有可能见过前美国总统巴拉克·奥巴马说“基尔蒙格是对的”（基尔蒙格是漫威电影宇宙的一个反派角色）。虽然显然是假的，但从视觉和音频方面看，视频似乎是真实的。还有许多其他例子，突出人物可以被看到发表他们通常不会说的评论。

不考虑伦理问题，阿甘见到约翰·F·肯尼迪和巴拉克·奥巴马谈论基尔蒙格之间有一个主要区别。如前所述，前者是通过使用复杂的视觉效果/CGI 进行的繁琐手工工作的结果。而后者，则是一种名为deepfakes的技术的结果。deep learning和fake的混成词，deepfake是一个广泛的术语，用于描述生成我们讨论的示例的 AI 能力技术。

在本章中，我们将涵盖与 deepfakes 相关的不同概念、架构和组件。我们将重点关注以下主题：

• 深度伪造技术景观概览

• Deepfaking 的不同形式：替换、重新演绎和编辑

• 不同架构利用的关键特性

• 高级 deepfakes 工作流程

• 使用自动编码器交换面孔

• 使用 pix2pix 重新演绎奥巴马的面部动作

• 挑战和道德问题

• 关于现成实现的简要讨论

我们将介绍不同 GAN 架构的内部工作原理和使 deepfakes 成为可能的主要贡献。我们还将从头构建和训练这些架构，以更好地理解它们。Deepfakes 不仅限于视频或照片，还用于生成假文本（新闻文章，书籍）甚至语音（语音片段，电话录音）。在本章中，我们只关注视频/图像，术语deepfakes指相关用例，除非另有说明。

本章中呈现的所有代码片段都可以直接在 Google Colab 中运行。出于空间原因，依赖项的导入语句未包含在内，但读者可以参考 GitHub 存储库获取完整的代码：github.com/PacktPublishing/Hands-On-Generative-AI-with-Python-and-TensorFlow-2。

让我们从 deepfakes 的概述开始。

Deepfakes 概述

Deepfakes 是一个总括性术语，代表使用人工智能（特别是深度学习）生成的内容，对人类看来真实和可信。生成假内容或操纵现有内容以适应参与方的需求和议程并不是什么新鲜事。在前言中，我们讨论了一些通过 CGI 和费力的手工努力来生成逼真结果的电影。随着深度学习和更具体地说，生成模型的进步，越来越难区分真实与虚假。

生成对抗网络（GANs）在这一领域发挥了非常重要的作用，使得能够生成清晰、高质量的图像和视频。诸如thispersondoesnotexist.com等基于 StyleGAN 的作品真正推动了生成高质量逼真内容的界限。其他一些关键架构（我们在第六章，使用 GAN 生成图像和第七章，使用 GAN 进行风格转换中讨论过）已成为不同 deepfake 设置的重要构建基块。

Deepfakes 有许多应用，可以分类为创造性、生产性和不道德或恶意的用例。以下是几个例子，突出了 deepfakes 的不同用例。

创造性和生产性用例：

• 重现历史和著名人物：有许多历史人物，我们很乐意与之互动并学习。有能力操纵和生成逼真内容的深度伪造技术正是这种用例所需的技术。一项大规模的此类实验是为了让著名超现实主义画家萨尔瓦多·达利重生。达利博物馆与广告公司 GS&P 合作，开发了一个名为《达利永生》的展览。² 该展览利用存档的视频素材和访谈来训练一个深度伪造设置，观看者被达利所迎接，然后与他分享了他的一生故事。最后，达利甚至提出与观众自拍，输出的照片确实是逼真的自拍照。

• 电影翻译：随着 Netflix 等平台变得越来越普遍，观众们观看跨语言内容的次数比以往任何时候都要多。虽然字幕和手动配音是可行的选择，但它们还有很多需要改进的地方。利用深度伪造技术，使用人工智能自动生成任何视频的配音翻译比以往任何时候都更加容易。被称为 疟疾必须消灭 的社会倡议利用了类似的技术，创建了一个强大的运动，帮助著名足球运动员大卫·贝克汉姆以九种不同的语言传播意识。³ 同样地，深度伪造技术已经被印度的一个政党使用，其中候选人在竞选活动中被看到使用不同的语言发言。⁴

• 时尚：利用 GANs 和其他生成模型创建新的风格和时尚内容并不是什么新鲜事。随着深度伪造技术的出现，研究人员、博客作者和时尚品牌将时尚产业推向了新的高度。现在我们有了由人工智能生成的数字模特，她们穿着新的时尚系列，并帮助降低成本。这项技术甚至被用来创建可以个性化模仿买家体型的模特渲染，以提高购买的机会。⁵

• 视频游戏角色：多年来，视频游戏已经取得了很大进步，许多现代游戏展现了电影级的图形。传统上，人类演员被利用来在这些游戏中扮演角色。然而，现在有一个越来越流行的趋势，就是利用深度伪造和相关技术来开发角色和故事情节。游戏 使命召唤 的开发者发布了一段预告片，展示了前美国总统罗纳德·里根在游戏中扮演一个角色。⁶

• 库存图像：营销传单、广告和官方文件有时需要把某些人放在其他内容旁边。传统上，使用实际的演员和模特。也有库存图像服务授权此类内容进行商业使用。有了thispersondoesnotexist.com这样的作品，现在非常容易根据我们的需求生成一个新的面孔或个性，而不需要任何实际的演员或模特。

恶意使用案例：

• 色情内容：根据我们的需求生成虚假内容具有严重后果。事实上，deepfakes 引起公众注意时，是因为在 2017 年，一位 Reddit 用户发布了一个臭名昭著的伪造色情视频，视频中一位名人的面孔被替换了⁷。此后，已经有整个社区致力于生成这样的虚假视频，这对他们描绘的人物的公众形象可能造成非常严重的破坏。

• 冒充：我们已经讨论过一个前美国总统巴拉克·奥巴马演讲的伪造视频，他谈论了许多他通常会避免的话题和事物。制作这样的视频来冒充公众人物、政治家等可能会产生巨大的后果。

Deepfakes 包括类似真实的内容，可以被归类为多个子类别。在下一节中，我们将讨论不同类别，以更好地理解整体情况。

操作模式

生成可信的虚假内容需要注意多个方面，以确保结果尽可能地真实。典型的 deepfake 设置需要一个源、一个目标和生成的内容。

• 源（用下标s表示）是控制所需输出的驱动身份。

• 目标（用下标t表示）是正在伪造的身份。

• 生成的内容（用下标g表示）是通过将源转换为目标得到的结果。

现在我们已经了解了一些基本术语，让我们深入了解生成虚假内容的不同方式。

替换

这是生成虚假内容的最常用形式。目的是用源（x[s]）的特定内容替换目标（x[t]）的内容。面部替换已经是一个长期以来的研究领域。图 8.1显示了唐纳德·特朗普的面孔被尼古拉斯·凯奇的面孔替换的例子。图中展示了源（x[s]）和目标（x[t]）的身份，而生成的内容（x[g]）显示在最后一列：

图 8.1：面部替换⁸

替换技术可以大致分为以下几类：

• 转移：这是一种基本的替换形式，其中x[s]的内容（例如，脸部替换的情况下）转移到x[t]。转移方法在粗略的上下文中大多被利用，换句话说，替换并不如人们所期望的那样干净或平滑。例如，对于购物服装，用户可能有兴趣在不同的服装中进行可视化。这类应用可以省略非常详细的信息但仍然为用户提供所需的体验。

• 交换：这是一种略微复杂一点的替换类型，其中对x[t]的转移受到x[t]本身特定特征的引导。例如，在图 8.1中，底部一行显示了尼古拉斯·凯奇的脸被换到唐纳德·特朗普的脸上。替换图像保持了特朗普（目标图像）的头发、姿势等特征。

替换模式，尽管听起来很琐碎，但并不简单，因为任何模型都需要关注与图像照明、肤色、遮挡和阴影相关的许多因素。本章后面的部分将讨论其中一些方面的处理。

重新表演

替换方法产生令人印象深刻的结果，但生成的内容仍有改进的空间。再演绎方法被用来捕捉目标的姿势、表情和凝视等特征，以改进生成内容的可信度。再演绎技术侧重于以下方面以提高虚假内容的质量：

• 凝视：重点是关注眼睛和眼皮的位置。该领域的技术试图根据源的眼部运动/凝视重新演绎生成输出的凝视。这对于改进照片或保持视频中的眼神联系非常有用。

• 口部：重新演绎面部的嘴唇和口部区域可以提高生成内容的可信度。在这种情况下，x[t]的口部运动取决于x[s]的口部运动。在某些情况下，源输入x[s]可能是语音或其他音频。口部重新演绎方法也被称为 Bol 方法。

• 表情：这是再演绎的一种更通用形式，通常包括其他再演绎方面，如眼睛、嘴巴和姿势。它们被用来根据x[s]驱动x[t]的表达。

• 姿势：姿势再现，无论是头部还是身体，都是一种全面考虑头部和整个身体定位的方法。在这种情况下，源驱动目标，并产生更有信服力的结果。

这些再现在 图 8.2 中得到了更好的描述，在图的左侧我们有源（x[s]）和目标（x[t]），图的右侧显示了源的不同方面如何影响生成的内容。请注意，图 8.2 仅用于举例说明，结果并不仅仅是目标内容的简单复制粘贴。随着我们在本章中的深入，我们还会看到更进化的例子。

图 8.2: 再现方法。受影响的区域在每次再现中都有所突出

特定地区虚拟不同类型的再现在 图 8.2 中被特别突出。 正如前面提到的，很显然表情再现包括眼部和口部区域。

编辑

深伪造并不一定涉及替换或再现。深伪造的另一个应用是为了实现特定目标而添加、删除或更改目标实体的某些方面。编辑可能涉及对服装、年龄、种族、性别、头发等进行操纵。以下图示了一些可能的编辑:

图 8.3: 编辑模式下的深伪造。左图是变换的基础输入。右图展示了三种不同的编辑: 头发、眼镜和年龄。

图 8.3 右侧的编辑展示了如何将输入图像的某些属性转换为生成虚假内容。有许多良性的用例，要么是为了好玩（如FaceApp和REFACE这样的应用程序），要么具有商业价值（眼镜和化妆品品牌）。然而，也有许多恶意的应用程序（色情作品、虚假身份等），这些恶意应用程序削弱并引发了对此类工具的使用引发的问题。

我们已经介绍了生成虚假内容的不同模式的基础知识，并讨论了每种模式的主要关注领域。在下一节中，我们将讨论在训练此类模型中发挥作用的特征以及我们如何利用它们。

关键特征集

人脸和身体是虚假内容生成任务中的关键实体。尽管深度学习架构通常不需要手工制作的特征，在处理复杂实体时，小小的推动会产生深远影响。特别是在处理人脸时，除了在给定图像或视频中检测整体脸部之外，深伪造解决方案还需要关注眼睛、嘴巴和其他特征。在上一节中，我们讨论了不同的操作模式，强调了脸部不同部分的重要性以及它们对改善所生成虚假内容的可信度的影响。

在本节中，我们将简要介绍一些不同深伪造解决方案利用的重要特征。这些特征包括:

• 面部行为编码系统 (FACS)

• 三维可塑模型 (3DMM)

• 面部标志

我们还将进行一些实际操作，以更好地理解这些特征集。

面部动作编码系统（FACS）

胡尔特绍在 1969 年开发了 FACS，并在 1978 年由埃克曼等人采用和完善。面部动作编码系统，或 FACS，是一种基于解剖学的系统，用于理解面部运动。它是用于分析面部肌肉以理解表情和情绪的最详尽和准确的编码系统之一。

图 8.4描述了一些特定的肌肉动作及其相关含义。

图 8.4：使用 FACS 进行动作标记的样本集

FACS 包括一份详细的手册，由人类编码员用来手动编码每个面部表情。肌肉活动被分为被称为行动单元（AU）的组。这些 AU 代表与面部表情对应的肌肉活动。 图 8.4 描述了一些示例 AU，指向眉毛、嘴唇和面部其他部分的运动。

尽管最初的 FACS 系统需要人工编码员，现在已经有自动化系统可计算确定正确的 AU。像下面这样的作品利用自动的 AU 生成逼真的结果：

• GANimation:解剖学感知的 来自单个图像的面部动画⁹

• 视觉效果的高分辨率 人脸换装¹⁰

• 3D 引导的细粒度人脸操作¹¹

尽管 FACS 可以对给定面部表情提供细粒度的理解，但整个系统的复杂性限制了它在专业动画/CGI/VFX 工作室之外的使用。

3D 可塑模型

三维可塑模型，简称 3DMM，是一种从 2D 图像推断完整三维面部表面的方法。最初由 Blanz、Vetter 等人在其名为用于合成 3D 面部的可塑模型的作品中提出¹²，这是一种强大的统计方法，可以模拟人脸形状和质地以及姿势和照明。

该技术通过将输入图像转换为面部网格来工作。面部网格由确定面部每个部分的形状和质地的顶点和边组成。网格有助于使用一组向量和矩阵对姿势和表情进行参数化。然后，这些向量或 3D 重建本身可以用作我们的伪造内容生成模型的输入特征。

面部标记

基于 FACS 和 3DMM 的特征在定义人脸（以及总体身体）特征方面具有高度准确性和表现力。然而，这些方法在计算方面是昂贵的，有时甚至需要人类干预（例如，FACS 编码）才能得到良好的结果。面部标记是另一种特征集，简单而强大，并且被一些最近的作品使用以取得最先进的结果。

面部标记是一系列重要的面部特征，如鼻子、眉毛、嘴巴和眼睛的角落。 目标是使用某种回归模型检测这些关键特征。 最常见的方法是利用预定义的一组在面部或身体上可以使用训练模型进行有效跟踪的位置。

面部标记检测任务可以分解为以下两步骤：

• 第一步涉及定位给定图像中的一个或多个面孔。

• 第二步需要细化，识别已识别的面孔的关键面部结构。

这两个步骤可以看作是形状预测的特殊案例。 我们可以使用几种不同的方法来检测面部标记作为生成虚假内容任务的特征。 在接下来的小节中，我们将介绍三种最广泛使用的方法：OpenCV、dlib 和 MTCNN。

使用 OpenCV 进行面部标记检测

OpenCV 是一个旨在处理实时任务的计算机视觉库。 它是最受欢迎和广泛使用的库之一，可在许多语言中使用包装器，包括 Python。 它包括许多扩展和 contrib-packages，例如用于人脸检测、文本处理和图像处理的扩展。 这些包增强了它的整体功能。

使用 OpenCV 可以以几种不同的方式执行面部标记检测。 其中一种方法是利用 Haar Cascade 过滤器，它们利用直方图然后是 SVM 进行对象检测。 OpenCV 还支持基于 DNN 的执行相同任务的方法。

使用 dlib 进行面部标记检测

Dlib 是另一个跨平台库，提供的功能与 OpenCV 大体相似。 Dlib 的主要优势在于提供了一系列用于人脸和标记的预训练检测器。 在我们深入实现细节之前，让我们更多地了解一下标记特征。

面部标记是给定面部的细节。 即使每张脸都是独特的，但有些属性可以帮助我们识别给定形状为面孔。 这个精确的常见特征列表被编码成所谓的 68 坐标 或 68 点系统。 此点系统被设计用于注释 iBUG-300W 数据集。 这个数据集是 dlib 提供的许多标记检测器的基础。 每个特征都被赋予一个特定的索引（在 68 个之中）并且有它自己的 (x, y) 坐标。 在 图 8.5 中指示了这 68 个索引。

图 8.5：来自 iBUG-300W 数据集的 68 个点标注

如图所示，每个索引对应于特定的坐标，一组索引标记了面部标记。 例如，索引 28-31 对应于鼻子的桥梁，检测器尝试检测并预测这些索引的相应坐标。

设置 dlib 是一个有点复杂的过程，特别是如果你使用的是 Windows 机器。请参考以下设置指南：

• www.pyimagesearch.com/2017/03/27/how-to-install-dlib/

• medium.com/analytics-vidhya/how-to-install-dlib-library-for-python-in-windows-10-57348ba1117f

现在，让我们利用这个 68 个面部地标的坐标系来开发一个简短的演示应用程序，用于检测面部特征。我们将利用 dlib 和 OpenCV 中的预训练检测器来构建这个演示。以下代码片段显示了如何用几行代码轻松地识别不同的面部地标：

detector = dlib.get_frontal_face_detector() 
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
image = cv2.imread('nicolas_ref.png')
# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
faces = detector(gray)
# identify and mark features
for face in faces:  
    x1 = face.left() 
    y1 = face.top() 
    x2 = face.right() 
    y2 = face.bottom() 
    landmarks = predictor(gray, face) 
    for n in range(0, 68): 
        x = landmarks.part(n).x 
        y = landmarks.part(n).y 
        cv2.circle(image, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1) 

上述代码接受面部图像作为输入，将其转换为灰度，并使用 dlib 检测器和预测器在脸上标出上述 68 个点。一旦我们准备好这些功能，就可以执行整个脚本。该脚本弹出一个视频捕获窗口。视频输出叠加了面部地标，如图 8.6所示：

图 8.6：使用预训练检测器进行面部地标检测的样本视频捕获

如你所看到的，预训练的面部地标检测器似乎做得很好。通过几行代码，我们能够获得具体的面部特征。在本章的后续部分，我们将利用这些特征来训练我们自己的深度伪造架构。

使用 MTCNN 进行面部地标检测

对于面部和面部地标检测任务，OpenCV 和 dlib 有很多替代方案。其中最突出、表现最好的之一叫做MTCNN，全称多任务级联卷积网络。由张, 张等¹³开发，MTCNN 是一个由三个级联网络组成的复杂深度学习架构。这三个网络共同帮助完成面部和地标识别的任务。对于 MTCNN 的详细讨论超出了本书的范围，但我们将简要介绍其显著的方面并构建一个快速演示。有兴趣的读者请阅读原始引用的工作了解详情。

如前所述，MTCNN 设置使用了三个级联网络，称为 P-Net、R-Net 和 O-Net。不多说，设置首先建立了输入图像的金字塔，即将输入图像缩放到不同的分辨率。然后，提议网络（P-Net）将其作为输入，并输出可能包含面部的潜在边界框。在中间进行一些预处理步骤后，精化网络（R-Net）通过将其缩小到最可能的边界框来精化结果。

最终输出由 Output-Net 或 O-Net 生成。O-Net 输出包含面部的最终边界框，以及眼睛、鼻子和嘴巴的地标坐标。

现在让我们尝试一下这个最先进的架构来识别脸部和相应的标志。幸运的是，MTCNN 可以作为一个 pip 软件包，非常容易使用。在下面的代码清单中，我们将构建一个实用函数来利用 MTCNN 进行我们所需的任务：

def detect_faces(image, face_list):
    plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    ax = plt.gca()
    for face in face_list:
        # mark faces
        x, y, width, height = face['box']
        rect = Rectangle((x, y), width, height, fill=False, 
                                                color='orange')
        ax.add_patch(rect)
        # mark landmark features
        for key, value in face['keypoints'].items():
            dot = Circle(value, radius=12, color='red')
            ax.add_patch(dot)
    plt.show()
# instantiate the detector
detector = MTCNN()
# load sample image
image = cv2.imread('trump_ref.png')
# detect face and facial landmarks
faces = detector.detect_faces(image)
# visualize results
detect_faces(image, faces) 

正如代码清单所展示的，MTCNN 检测器的预测为每个检测到的脸部输出两个项目 - 脸部的边界框和每个面部标志的五个坐标。利用这些输出，我们可以利用 OpenCV 在输入图像上添加标记以可视化预测。

图 8.7展示了这次练习的样本输出。

图 8.7：基于 MTCNN 的人脸和面部标志检测

正如图所示，MTCNN 似乎已经正确地检测出图像中的所有面部以及面部标志。我们只需几行代码，就能够使用最先进的复杂深度学习网络快速生成所需的输出。类似于上一节中的 dlib/OpenCV 练习，我们可以利用 MTCNN 识别关键特征，这些特征可以用作我们虚假内容生成模型的输入。

另一个易于使用的基于深度学习的人脸检测和识别库名为face_recognition。这是一个可以通过 pip 进行安装的软件包，为这两项任务提供了直接的 API。对于人脸识别的任务（主要目的是识别一个人而不仅仅是检测脸部），它使用了 VGGFace。VGGFace 是牛津大学视觉几何组开发的深度学习架构。它使用了 VGG 风格的主干来提取面部特征。这些特征然后可以用于相似性匹配。我们将在本章的后续部分使用这个软件包。

现在我们已经了解了不同模式以及识别和提取相关特征的不同方式，让我们开始从头开始构建自己的一些这样的架构。在接下来的部分中，我们将讨论构建深伪造模型的高级流程以及为此目的使用的常见架构，接着从头开始操作训练其中几个。

高级工作流程

虚假内容生成是一个复杂的任务，包含许多组件和步骤来帮助生成可信的内容。虽然这个领域正在经历很多改进整体结果的研究和技巧，但整体设置主要可以用一些常见的构造块来解释。在本节中，我们将讨论一个描述深伪造设置如何使用数据来训练和生成虚假内容的常见高级流程。我们还将简要介绍一些在许多作品中用作基础构造块的常见架构。

正如前面讨论的，深度伪造设置需要一个源身份（x[s]），它驱动目标身份（x[t]）生成虚假内容（x[g]）。为了理解高级流程，我们将继续使用这个符号，以及与前一节讨论的关键特征集相关的概念。步骤如下：

• 输入处理

  • 使用识别和裁剪面孔的面部检测器处理输入图像（x[s]或x[t]）。

  • 然后使用裁剪的面孔来提取中间表示或特征。

• 生成

  • 中间表示（x[s]或另一张脸）与驱动信号一起用于生成新的面孔。

• 混合

  • 然后，混合函数将生成的面孔尽可能清晰地合并到目标中。

相应的工作采用额外的中间或后处理步骤来改善整体结果。图 8.8详细描述了主要步骤：

图 8.8：创建深度伪造的高级流程

如图所示，我们使用尼古拉斯·凯奇的照片作为输入，并将其转换为一个类似于唐纳德·特朗普的假照片。每个步骤中使用的关键组件可以是本章中已经介绍过的各种组件中的任何一个。例如，面部裁剪步骤可以利用 dlib 或 MTCNN，同样，用于生成过程的关键特征可以是 FACS AUs、面部标志或 3DMM 向量中的任何一个。

到目前为止，我们已经涵盖了与面部裁剪和关键特征相关的方面，这些特征可以在这个虚假内容生成过程中使用。深度伪造的下一步是最终输出图像或视频的生成。生成建模是我们在以前的章节中已经相当深入讨论过的内容，从变分自编码器到不同类型的 GANs。对于虚假内容生成的任务，我们将建立在这些架构之上。读者应该注意，deepfakes 任务是我们在这些先前章节中涵盖的不同模型的特殊情况，或者说是受限制的用例。

现在让我们来看一下一些不同 deepfake 作品中常用的一些架构。

常见架构

大多数 deepfake 设置利用已知的架构并进行一定的调整，作为生成虚假内容的构建模块。我们在第 4、5、6 和 7 章中详细讨论了大多数这些架构。以下是用于生成图像或视频的最常用架构的简要重述。

编码器-解码器（ED）

编码器-解码器架构包括两个组件，编码器和解码器。编码器组件由一系列层组成，从实际的高维输入（如图像）开始。然后将输入缩小到较低维度空间或向量表示，称为瓶颈特征。解码器组件需要瓶颈特征，并将其解码或转换为不同或相同的向量空间作为输入。典型的 ED 架构如下所示：

图 8.9：典型的编码器-解码器架构

编码器解码器架构的特殊情况被称为自编码器。自编码器将输入转换为瓶颈特征，然后将原始输入重构为输出。这样的网络在学习输入特征表示上很有用。编码器-解码器架构的另一种变体称为变分自编码器，或者 VAE。VAE 学习给定输入空间的解码器的后验分布。在第五章，使用 VAE 的神经网络绘画图像中，我们看到 VAE 在学习和解开表示方面更好，并且在总体上生成内容更好（与自编码器相比）。

生成对抗网络（GANs）

GANs 是隐式密度建模网络，在最近的研究中被用来生成非常高质量的输出。不详细介绍，GAN 的设置包括两个竞争模型，一个生成器和一个鉴别器。生成器的任务是根据驱动信号（噪音向量，条件输入等）生成看起来真实的内容。另一方面，鉴别器的任务是区分假的和真的。两个网络进行最小最大博弈，直到达到均衡状态，生成器能够生成足够好的样本来愚弄鉴别器。

典型的 GAN 如图 8.10所示：

图 8.10：典型的 GAN 架构

GANs 在生成高质量输出方面非常有效，并且多年来一直是重要研究的对象。改进已经带来了一些真正强大的变体，使其进一步推动了边界。在深度伪造的上下文中，两个最广泛使用的变体是CycleGAN和pix2pix。两种架构都是为图像到图像的转换任务设计的。Pix2pix 是一个配对翻译网络，而 CycleGAN 不需要对训练样本进行任何配对。这两种架构的有效性和简单性使它们成为深度伪造任务的完美候选者。我们在第七章，使用 GANs 进行风格转移中详细讨论了这两种架构；我们鼓励你快速浏览前一章，以更好地理解本章剩余部分。

到目前为止，我们已经相当详细地涵盖了所有所需的基本组件。现在让我们利用这种理解，从头开始实现几个深度伪造的设置。

使用自动编码器进行替换

深度伪造是技术的一个有趣而强大的应用，既有用又危险。在前几节中，我们讨论了可以利用的不同操作模式和关键特性，以及常见的架构。我们还简要涉及了实现最终结果所需的不同任务的高层流程。在这一节中，我们将专注于使用自动编码器作为我们的主要架构来开发面部交换设置。让我们开始吧。

任务定义

本次练习的目标是开发一个面部交换设置。如前所述，面部交换是深度伪造术语下的一种替换模式操作。在此设置中，我们将专注于将好莱坞演员尼古拉斯·凯奇 (Nicolas Cage) 变身为前美国总统唐纳德·J·特朗普 (Donald J. Trump)。在接下来的章节中，我们将介绍为准备数据、训练模型以及最终生成交换的假图片而需要完成的每个子任务。

数据集准备

首要任务是数据准备。由于目标是为尼古拉斯·凯奇和唐纳德·特朗普开发一个面部交换器，我们需要包含每个人图像的数据集。出于许多原因，这个数据收集任务本身可能非常耗时和具有挑战性。首先，照片可能受到许可和隐私问题的限制。其次，公开可用的高质量数据集很难找到。最后，在照片中识别特定面孔也是一个具有挑战性的任务，因为在给定照片中可能存在属于不同人的多张面孔。

由于版权原因，我们无法发布用于获取本章精确输出的训练数据集，因为它们是从各种在线来源中获取的。但可能会对获取类似数据集有用的网站是：

• github.com/deepfakes/faceswap/

• cs.binghamton.edu/~ncilsal2/DeepFakesDataset/

• www.kaggle.com/c/deepfake-detection-challenge/overview

假设我们已经收集了原始数据集，我们可以继续进行下一组任务：面部检测和识别。

第一个任务是定义一个实体类来保存与面部相关的对象。我们需要这样一个类，因为我们需要通过管道传递图像、提取的脸部和面部标志，以及变换。我们定义一个类，DetectedFace，如下面的代码片段所示：

# Entity class
class DetectedFace(object):
    def __init__(self, image, x, w, y, h, landmarks):
        self.image = image
        self.x = x
        self.w = w
        self.y = y
        self.h = h
        self.landmarks = landmarks
    def landmarksAsXY(self):
        return [(p.x, p.y) for p in self.landmarks.parts()] 

将这些经常使用的属性抽象成一个对象（类）使我们能够减少在不同的实用程序之间需要传递的单独参数的数量。我们在关键特征集部分讨论了face_recognition库。我们将利用这个库中的姿势预测模型来使用 dlib 的shape_predictor来预测面部位置。下面的代码片段实例化了预测器对象：

predictor_68_point_model = face_recognition_models.pose_predictor_model_location()
pose_predictor = dlib.shape_predictor(predictor_68_point_model) 
detect_faces utility method:

def detect_faces(frame):
    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
    landmarks = _raw_face_landmarks(frame, face_locations)
    for ((y, right, bottom, x), landmarks) in zip(face_locations, landmarks):
        yield DetectedFace(frame[y: bottom, x: right], 
                           x, right - x, y, bottom - y, landmarks) 

这种方法接受图像作为输入，并生成DetectedFace对象作为输出。读者应该注意，我们正在产生DetectedFace类型的对象。yield关键字确保了延迟执行，这意味着在需要时创建对象。这可以确保较小的内存需求。另一方面，DetectedFace对象将提取的面部和相应的标志抽象化。

detect_faces function to extract all the faces in the input image:

# Load Sample Image
image = cv2.imread('sample_image.jpg')
plt.imshow(cv2.cvtColor(image , cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off');
# Detect faces and visualize them all
detected_faces = [face for face in detect_faces(image)] 

我们迭代由detect_faces方法返回的生成器对象，以可视化所有识别到的面部。在下面的代码片段中，我们执行这个可视化：

for face in detected_faces:
  plt.imshow(cv2.cvtColor(face.image , cv2.COLOR_BGR2RGB))
  plt.axis('off');
  plt.show() 

用于面部识别和提取的示例图像如下图所示：

图 8.11：用于面部识别和提取的示例图像

正如图 8.11所示，有两张脸对应于唐纳德·特朗普和纳伦德拉·莫迪。使用detect_faces实用方法提取的面部显示在图 8.12中：

图 8.12：从示例图像中提取的面部

FaceFilter, which helps us to do so:

class FaceFilter():
    def __init__(self, reference_file_path, threshold=0.65):
        """
        Works only for single face images
        """
        image = face_recognition.load_image_file(reference_file_path)
        self.encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
        self.threshold = threshold
    def check(self, detected_face):
        encodings = face_recognition.face_encodings(detected_face.image)
        if len(encodings) > 0:
            encodings = encodings[0]
            score = face_recognition.face_distance([self.encoding],                                                    encodings)
        else:
            print("No faces found in the image!")
            score = 0.8
        return score <= self.threshold 

在前面的代码中，FaceFilter类需要一个参考图像作为输入。这是直观的；这个参考图像用作对比的基准，以确认我们是否找到了正确的面部。正如前面提到的，face_recognition包使用 VGGFace 为任何图像生成编码。我们对参考图像执行这个操作，并提取其矢量表示。然后在FaceFilter类中使用check函数来执行新图像与参考图像之间的相似性检查（使用欧氏距离或余弦相似性等度量）。如果相似度低于一定阈值，则返回False。

FaceFilter using a reference image. We then iterate through the list of detected_faces to see which faces actually belong to Donald Trump:

face_filter = FaceFilter('trump_ref.png')
for face in detected_faces:
  if face_filter.check(face):
    plt.title("Matching Face")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(face.image , cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.axis('off');
    plt.show() 

示例图像、参考图像和识别的面部显示在图 8.13中：

图 8.13：示例图像，参考图像，匹配的脸和不匹配的脸

正如图中所示，我们的FaceFilter类能够识别哪个脸属于唐纳德·特朗普，哪个脸不属于他。这对于创建我们的数据集非常有用。

Extract class, which takes in the extracted face as input and generates an aligned output; in other words, we align the orientation of the cropped/extracted face with that of the reference image:

class Extract(object):
    def extract(self, image, face, size):
        if face.landmarks is None:
            print("Warning! landmarks not found. Switching to crop!")
            return cv2.resize(face.image, (size, size))
        alignment = get_align_mat(face)
        return self.transform(image, alignment, size, padding=48)
    def transform(self, image, mat, size, padding=0):
        mat = mat * (size - 2 * padding)
        mat[:, 2] += padding
        return cv2.warpAffine(image, mat, (size, size)) 

Extract类中的extract方法将整个图像以及DetectFace对象作为输入。它还接受一个大小参数，以将图像调整为所需的尺寸。我们利用了 cv2 的warpAffine和 skimage 的transform方法来执行对齐。感兴趣的读者请查阅这些库的官方文档以获取更多详情。目前，我们可以将这些视为帮助函数，允许我们提取和对齐检测到的面部。图 8.14显示了对齐后的输出：

图 8.14：从输入图像到提取的面部，最后到对齐的面部的变换

图中所示的变换突显了原始提取的面部与对齐后的面部之间的细微差别。这个变换适用于任何面部姿势，并有助于对齐面部以获得更好的结果。

现在我们了解了逐步任务，让我们将所有内容整理起来以生成所需的数据集。以下代码片段将所有这些步骤合并为一个单一方法以便使用：

def get_faces(reference_image,image,extractor,debug=False):
    faces_count = 0
    facefilter = FaceFilter(reference_image)
    for face in detect_faces(image):
        if not facefilter.check(face):
            print('Skipping not recognized face!')
            continue
        resized_image = extractor.extract(image, face, 256)
        if debug:
          imgplot = plt.imshow(cv2.cvtColor(resized_image,                                             cv2.COLOR_BGR2RGB))
          plt.show()
        yield faces_count, face
        faces_count +=1 

接下来，我们使用get_faces方法编写一个高级函数，该函数以原始图像作为输入，以及其他所需对象，来提取并将相关面部转储到输出目录。如下所示：

def create_face_dataset(reference_face_filepath,
                        input_dir,
                        output_dir,
                        extractor,
                        included_extensions=included_extensions):
  image_list = [fn for fn in glob.glob(input_dir+"/*.*") \
              if any(fn.endswith(ext) for ext in included_extensions)]
  print("Total Images to Scan={}".format(len(image_list)))
  positive_ctr = 0
  try:
    for filename in image_list:
        image = cv2.imread(filename)
        for idx, face in get_faces(reference_face_filepath,image,extractor):
            resized_image = extractor.extract(image, face, 256)
            output_file = output_dir+"/"+str(filename).split("/")[-1]
            cv2.imwrite(output_file, resized_image)
            positive_ctr += 1
  except Exception as e:
      print('Failed to extract from image: {}. Reason: {}'.format(filename, e))
  print("Images with reference face={}".format(positive_ctr)) 

我们使用create_face_dataset扫描唐纳德·特朗普和尼古拉斯·凯奇的原始图像，为我们创建所需的数据集。

自编码器架构

我们使用前一节中提供的工具为唐纳德·特朗普和尼古拉斯·凯奇准备了数据集。现在让我们朝着一个学习人脸交换任务的模型架构努力。

我们在本书的前几节介绍了一些常见的架构。编码器-解码器设置是其中一个广泛用于深度伪造任务的设置。对于我们当前的人脸交换任务，我们将开发一个自编码器设置来学习和交换面部。一如既往，我们将利用 TensorFlow 和 Keras 来准备所需的模型。

在我们深入实际架构代码之前，让我们简要回顾一下这个设置是如何工作的。一个典型的自编码器有两个组件，编码器和解码器。编码器将图像作为输入并将其压缩到一个较低维度的空间。这个压缩表示被称为嵌入，或者瓶颈特征。解码器以相反的方式工作。它以嵌入向量作为输入，并试图将图像重建为输出。简而言之，自编码器可以描述为：

自编码器以x作为输入，并尝试生成一个重建，使得。

通过对自编码器架构的简要概述，让我们开始为两个编码器和解码器开发所需的函数。以下片段显示了用于编码器部分创建下采样块的函数：

def conv(x, filters):
    x = Conv2D(filters, kernel_size=5, strides=2, padding='same')(x)
    x = LeakyReLU(0.1)(x)
    return x 

下采样块使用一个二维卷积层，后跟泄漏的 ReLU 激活。编码器将利用多个这样的重复块，然后是全连接和重塑层。最后，我们使用上采样块将输出转换为具有 512 个通道的 8x8 图像。以下片段显示了上采样块：

def upscale(x, filters):
    x = Conv2D(filters * 4, kernel_size=3, padding='same')(x)
    x = LeakyReLU(0.1)(x)
    x = UpSampling2D()(x)
    return x 

上采样块由二维卷积，LeakyReLU，最后是一个UpSampling2D层组成。我们使用上采样块和下采样块来创建编码器架构，如下片段所示：

def Encoder(input_shape, encoder_dim):
    input_ = Input(shape=input_shape)
    x = input_
    x = conv(x, 128)
    x = conv(x, 256)
    x = conv(x, 512)
    x = conv(x, 1024)
    x = Dense(encoder_dim)(Flatten()(x))
    x = Dense(4 * 4 * 1024)(x)
    # Passed flattened X input into 2 dense layers, 1024 and 1024*4*4
    x = Reshape((4, 4, 1024))(x)
    # Reshapes X into 4,4,1024
    x = upscale(x, 128)
    return Model(input_, x) 

另一方面，解码器具有更简单的设置。我们使用几个上采样块，然后是一个卷积层来重构输入图像作为其输出。以下片段显示了解码器的函数：

def Decoder(input_shape=(8, 8, 512)):
    input_ = Input(shape=input_shape)
    x = input_
    x = upscale(x, 256)
    x = upscale(x, 128)
    x = upscale(x, 64)
    x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding='same', activation='sigmoid')(x)
    return Model(input_, x) 

对于我们的人脸交换任务，我们开发了两个自编码器，一个用于每个身份，换句话说，一个用于唐纳德·特朗普，一个用于尼古拉斯·凯奇。唯一的技巧是两个自编码器共享相同的编码器。是的，这种架构设置要求我们开发具有特定解码器但共同编码器的两个自编码器。

这个技巧之所以有效是因为有几个简单的原因。我们稍微讨论一下这一点。假设我们有两个自编码器，Autoencoder-A 和 Autoencoder-B，由一个公共编码器组成，但分别具有 Decoder-A 和 Decoder-B 的解码器。这个设置如下图所示：

图 8.15：使用自编码器进行替换

关于这个设置如何工作的详细信息如下：

• 两个自编码器在训练过程中使用反向传播学习重构它们各自的输入。

• 每个自编码器都试图最小化重构误差。在我们的情况下，我们将使用平均绝对误差（MAE）作为我们的度量标准。

• 由于两个自编码器具有相同的编码器，编码器学习理解两种类型的人脸并将它们转换为嵌入空间。

• 通过对输入图像进行对齐和变形，确保编码器能够学习两种类型人脸的表示。

• 另一方面，相应的解码器经过训练，利用嵌入来重构图像。

一旦两个编码器都训练得令我们满意，我们就进行人脸交换。让我们考虑这样一个场景：我们要将人物 B 的脸换到人物 A 的脸上：

• 我们从一个人物 B 的图像开始。输入由编码器编码为低维空间。现在，我们不再使用 B 的解码器，而是将其与 A 的解码器交换，即 Decoder-A。这本质上是使用了来自人物 B 数据集的 Autoencoder-A 的输入。

• 使用 B 作为 Autoencoder-A 的输入进行面部交换是可行的，因为 Autoencoder-A 将 B 的面部视为 A 本身的扭曲版本（因为存在公共编码器）。

• 因此，Autoencoder-A 的解码器生成一个看起来像 A 的外观，但具有 B 的特征的输出图像。

让我们利用这一理解来创建所需的自动编码器。以下代码片段展示了两种类型面孔的自动编码器：

ENCODER_DIM = 1024
IMAGE_SHAPE = (64, 64, 3)
encoder = Encoder(IMAGE_SHAPE,ENCODER_DIM)
decoder_A = Decoder()
decoder_B = Decoder()
optimizer = Adam(lr=5e-5, beta_1=0.5, beta_2=0.999) #orig adam 5e-5
x = Input(shape=IMAGE_SHAPE)
autoencoder_A = Model(x, decoder_A(encoder(x)))
autoencoder_B = Model(x, decoder_B(encoder(x)))
autoencoder_A.compile(optimizer=optimizer, loss='mean_absolute_error')
autoencoder_B.compile(optimizer=optimizer, loss='mean_absolute_error') 

我们有两个接受 3 通道输入图像的自动编码器，每个图像大小为 64x64。编码器将这些图像转换为大小为 8x8x512 的嵌入，而解码器使用这些嵌入来重建形状为 64x64x3 的输出图像。在下一节中，我们将训练这些自动编码器。

训练我们自己的面部交换程序

现在我们已经准备好了自动编码器，我们需要准备一个自定义训练循环来一起训练这两个网络。然而，在进行训练循环之前，我们需要定义一些其他实用程序。

我们为两种个性创建的输入数据集包含它们在不同的光照条件、面部位置和其他设置下的面部。然而这些并不是穷尽的。为了确保我们捕获每种面孔的更大变化，我们将使用一些增强方法。以下代码片段展示了一个向输入图像施加随机变换的函数：

def random_transform(image,
                     rotation_range,
                     zoom_range,
                     shift_range,
                     random_flip):
    h, w = image.shape[0:2]
    rotation = np.random.uniform(-rotation_range, rotation_range)
    scale = np.random.uniform(1 - zoom_range, 1 + zoom_range)
    tx = np.random.uniform(-shift_range, shift_range) * w
    ty = np.random.uniform(-shift_range, shift_range) * h
    mat = cv2.getRotationMatrix2D((w // 2, h // 2), rotation, scale)
    mat[:, 2] += (tx, ty)
    result = cv2.warpAffine(image, mat, (w, h), 
                            borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
    if np.random.random() < random_flip:
        result = result[:, ::-1]
    return result 

random_transform 函数帮助我们生成同一输入面部的不同扭曲。这种方法确保我们有足够的变化来训练我们的网络。

下一个需要的函数是批量生成器。由于我们处理图像和大型网络，务必记住资源要求。我们利用诸如yield这样的延迟执行实用程序来尽可能保持内存/GPU 要求低。以下代码片段显示了我们训练过程的批量生成器：

def minibatch(image_list, batchsize):
    length = len(image_list)
    epoch = i = 0
    shuffle(image_list)
    while True:
        size = batchsize
        if i + size > length:
            shuffle(image_list)
            i = 0
            epoch += 1
        images = np.float32([read_image(image_list[j])
                             for j in range(i, i + size)])
        warped_img, target_img = images[:, 0, :, :, :],                                  images[:, 1, :, :, :]
        i += size
        yield epoch, warped_img, target_img
def minibatchAB(image_list, batchsize):
    batch = minibatch(image_list, batchsize)
    for ep1, warped_img, target_img in batch:
        yield ep1, warped_img, target_img 

现在我们有了批量生成器和增强函数，让我们准备一个训练循环。下面是展示的：

def train_one_step(iter,batch_genA,batch_genB,autoencoder_A,autoencoder_B):
    epoch, warped_A, target_A = next(batch_genA)
    epoch, warped_B, target_B = next(batch_genB)
    loss_A = autoencoder_A.train_on_batch(warped_A, target_A)
    loss_B = autoencoder_B.train_on_batch(warped_B, target_B)
    print("[#{0:5d}] loss_A: {1:.5f}, loss_B: {2:.5f}".format(iter, loss_A, loss_B))
ctr = 10000
batchsize = 64
save_interval = 100
model_dir = "models"
fn_imgA = get_image_paths('nicolas_face')
fn_imgB = get_image_paths('trump_face')
batch_genA = minibatchAB(fn_imgA, batchsize)
batch_genB = minibatchAB(fn_imgB, batchsize)
for epoch in range(0, ctr):
    save_iteration = epoch % save_interval == 0
    train_one_step(epoch,batch_genA,batch_genB,autoencoder_A,autoencoder_B)
    if save_iteration:
        print("{}/{}".format(epoch,ctr))
        save_weights('models',encoder,decoder_A,decoder_B) 

我们训练两个自动编码器大约 10,000 步，或者直到损失稳定。我们使用批量大小为 64 并且每 100 个周期保存检查点权重。读者可根据其基础架构设置自由调整这些参数。

结果和局限性

现在，我们已经为尼古拉斯·凯奇（自动编码器-A）和唐纳德·特朗普（自动编码器-B）分别训练了对应的自动编码器。最后一步是将尼古拉斯·凯奇转换为唐纳德·特朗普。我们之前描述了这些步骤；我们将使用唐纳德·特朗普的自动编码器，输入为尼古拉斯·凯奇，从而生成一个看起来像尼古拉斯·凯奇版本的唐纳德·特朗普的输出。

但在进入输出生成任务之前，我们需要一些额外的实用程序。我们讨论了一个称为混合的额外步骤。这一步是在输出生成后执行的，以确保生成的替换和原始面孔无缝地融合成一幅图像。回头看图 8.8，对于混合概念的视觉提醒。对于我们的任务，我们准备了一个名为Convert的混合类。该类在以下片段中呈现：

class Convert():
    def __init__(self, encoder,
                 blur_size=2,
                 seamless_clone=False,
                 mask_type="facehullandrect",
                 erosion_kernel_size=None,
                 **kwargs):
        self.encoder = encoder
        self.erosion_kernel = None
        if erosion_kernel_size is not None:
            self.erosion_kernel = cv2.getStructuringElement(
                cv2.MORPH_ELLIPSE, (erosion_kernel_size, erosion_kernel_size))
        self.blur_size = blur_size
        self.seamless_clone = seamless_clone
        self.mask_type = mask_type.lower()
    def patch_image(self, image, face_detected):

        size = 64
        image_size = image.shape[1], image.shape[0]
        # get face alignment matrix
        mat = np.array(get_align_mat(face_detected)).reshape(2, 3) * size
        # perform affine transformation to 
        # transform face as per alignment matrix
        new_face = self.get_new_face(image, mat, size)
        # get face mask matrix
        image_mask = self.get_image_mask(image, new_face, 
                                         face_detected, mat, 
                                         image_size)

        return self.apply_new_face(image,
                                   new_face,
                                   image_mask,
                                   mat,
                                   image_size,
                                   size) 

patch_image方法依赖于该类中还定义的几个实用函数，get_new_face、apply_new_face和get_image_mask：

 def apply_new_face(self,
                       image,
                       new_face,
                       image_mask,
                       mat,
                       image_size,
                       size):
        base_image = np.copy(image)
        new_image = np.copy(image)
        # perform affine transformation for better match
        cv2.warpAffine(new_face, mat, image_size, new_image,
                       cv2.WARP_INVERSE_MAP, cv2.BORDER_TRANSPARENT)
        outimage = None
        if self.seamless_clone:
            masky, maskx = cv2.transform(np.array([size / 2, size / 2]).reshape(1, 1, 2), cv2.invertAffineTransform(mat)).reshape(2).astype(int)
            outimage = cv2.seamlessClone(new_image.astype(np.uint8), base_image.astype(np.uint8), (image_mask * 255).astype(np.uint8), (masky, maskx), cv2.NORMAL_CLONE)
        else:            
            # apply source face on the target image's mask
            foreground = cv2.multiply(image_mask, 
                                      new_image.astype(float))
            # keep background same 
            background = cv2.multiply(1.0 - image_mask, 
                                      base_image.astype(float))
            # merge foreground and background components
            outimage = cv2.add(foreground, background)
        return outimage
    def get_new_face(self, image, mat, size):
        # function to align input image based on
        # base image face matrix
        face = cv2.warpAffine(image, mat, (size, size))
        face = np.expand_dims(face, 0)
        new_face = self.encoder(face / 255.0)[0]
        return np.clip(new_face * 255, 0, 255).astype(image.dtype)
    def get_image_mask(self, image, new_face, face_detected, mat, image_size):
        # function to get mask/portion of image covered by face
        face_mask = np.zeros(image.shape, dtype=float)
        if 'rect' in self.mask_type:
            face_src = np.ones(new_face.shape, dtype=float)
            cv2.warpAffine(face_src, mat, image_size, face_mask,
                           cv2.WARP_INVERSE_MAP, cv2.BORDER_TRANSPARENT)
        hull_mask = np.zeros(image.shape, dtype=float)
        if 'hull' in self.mask_type:
            hull = cv2.convexHull(np.array(face_detected.landmarksAsXY()).reshape(
                (-1, 2)).astype(int)).flatten().reshape((-1, 2))
            cv2.fillConvexPoly(hull_mask, hull, (1, 1, 1))
        if self.mask_type == 'rect':
            image_mask = face_mask
        elif self.mask_type == 'faceHull':
            image_mask = hull_mask
        else:
            image_mask = ((face_mask * hull_mask))
        # erode masked image to improve blending
        if self.erosion_kernel is not None:
            image_mask = cv2.erode(image_mask, self.erosion_kernel, 
                                   iterations=1)
        # blur masked image to improve blending
        if self.blur_size != 0:
            image_mask = cv2.blur(image_mask, (self.blur_size, 
                                               self.blur_size))
        return image_mask 

该类接收多个参数以改善混合结果。这些参数控制诸如模糊核大小、补丁类型（如矩形或多边形）和侵蚀核大小等方面。该类还接收编码器作为输入。类方法patch_image在实例化期间使用来自 cv2 库的变换函数和我们设置的参数来进行其神奇操作。我们使用以下convert函数来处理每个 A 类型输入面孔并将其转换为 B 类型：

def convert(converter, item,output_dir):
    try:
        (filename, image, faces) = item
        image1 = None
        for idx, face in faces:
            image1 = converter.patch_image(image, face)
        if np.any(image1):
          output_file = output_dir+"/"+str(filename).split("/")[-1]
          cv2.imwrite(str(output_file), image1)
    except Exception as e:
        print('Failed to convert image: {}. Reason: {}'.format(filename, e)) 
Convert class and an inference loop to generate output:

conv_name = "Masked"
swap_model = False
blur_size = 2
seamless_clone = False
mask_type = "facehullandrect"
erosion_kernel_size = None
smooth_mask = True
avg_color_adjust = True
faceswap_converter = Convert(model_swapper(False,autoencoder_A,autoencoder_B),
    blur_size = blur_size,
    seamless_clone = seamless_clone,
    mask_type = mask_type,
    erosion_kernel_size = erosion_kernel_size,
    smooth_mask = smooth_mask,
    avg_color_adjust = avg_color_adjust
)
list_faces=get_list_images_faces('nicolas_face',                                 'nicolas_ref.png',extractor)
for item in list_faces:
    #print(item)
    convert(faceswap_converter, item,'face_swaps_trump') 

生成的输出如下图所示：

图 8.16: 尼古拉斯·凯奇变成唐纳德·特朗普

交换后的输出面孔令人鼓舞，但并不像我们预期的那样无缝。但我们可以看到模型已学会识别和交换面部的正确部分。混合步骤还尝试匹配肤色、面部姿势和其他方面，使结果尽可能真实。

这似乎是一个良好的开始，但留下了很多需要改进的地方。以下是我们设置的几个限制：

• 交换输出的质量直接与训练的自动编码器的能力相关。由于没有组件来跟踪重建输出的真实性，很难将自动编码器引导到正确的方向。使用 GAN 可能是提供正面反馈以增强整个训练过程的一种可能的增强。

• 输出有点模糊。这是由于实际输入分辨率和生成的输出（64x64）之间的差异。造成模糊输出的另一个原因是使用 MAE 作为简单的损失函数。研究表明，复合和复杂的损失有助于提高最终的输出质量。

• 有限的数据集是输出质量受限的另一个原因。我们利用增强技术来解决限制，但这并不能替代更大的数据集。

在本节中，我们从零开始开发了一个人脸交换 deepfake 架构。我们以逐步的方式来理解将尼古拉斯·凯奇与唐纳德·特朗普交换的整体流程中的每个组件和步骤。在下一节中，我们将使用更复杂的设置来尝试不同的操作模式。

本节中的代码基于原始 deepfake 工作以及 Olivier Valery 的代码的简化实现，该代码可在 GitHub 的以下链接找到：github.com/OValery16/swap-face。

现在我们已经训练好了自己的人脸交换器，演示了替换模式的操作，我们可以继续进行再现模式。

使用 pix2pix 进行再现

再现是深度假像设置的另一种操作模式。与替换模式相比，它据说更擅长生成可信的虚假内容。在前面的章节中，我们讨论了执行再现的不同技术，即通过关注凝视、表情、嘴巴等。

我们还在第七章，使用 GAN 进行风格转移中讨论了图像到图像翻译体系结构。特别是，我们详细讨论了 pix2pix GAN 是一种强大的架构，可以实现成对翻译任务。在本节中，我们将利用 pix2pix GAN 从零开始开发一个人脸再现设置。我们将努力构建一个网络，我们可以使用我们自己的面部、嘴巴和表情来控制巴拉克·奥巴马（前美国总统）的面部。我们将逐步进行每一步，从准备数据集开始，到定义 pix2pix 架构，最后生成输出再现。让我们开始吧。

数据集准备

我们将使用 pix2pix GAN 作为我们当前再现任务的骨干网络。虽然 pix2pix 是一个训练样本非常少的强大网络，但有一个限制，即需要训练样本成对出现。在本节中，我们将利用这个限制来达到我们的目的。

由于目标是分析目标面孔并使用源面孔进行控制，我们可以利用不同面孔之间的共同之处来为我们的用例开发数据集。不同面孔之间的共同特征是面部地标的存在和位置。在关键特征集部分，我们讨论了如何使用诸如 dlib、cv2 和 MTCNN 等库构建简单易用的面部地标检测模块。

对于我们当前的用例，我们将准备成对的训练样本，包括一对地标和其对应的图像/照片。要生成再现内容，我们只需提取源脸部/控制实体的面部地标，然后使用 pix2pix 基于目标人物生成高质量的实际输出。

在我们的情况下，源/控制人格可以是您或任何其他人，而目标人格是巴拉克·奥巴马。

为了准备我们的数据集，我们将从视频中提取每帧的帧和相应的标志。由于我们希望训练我们的网络能够基于标志输入生成高质量的彩色输出图像，我们需要一段 Barack Obama 的视频。您可以从互联网上的各种不同来源下载此视频。请注意，此练习再次仅用于学术和教育目的。请谨慎使用任何视频。

生成一个标志和视频帧的配对数据集是面部标志 部分给出的代码片段的直接应用。为了避免重复，我们将其留给读者作为练习。请注意，本书的代码仓库中提供了完整的代码。我们从 Barack Obama 的一次演讲中生成了近 400 个配对样本。图 8.17 展示了其中的一些样本：

图 8.17：由面部标志和相应视频帧组成的配对训练样本

我们可以看到标志如何捕捉头部的位置以及嘴唇、眼睛和其他面部标志的移动。因此，我们几乎可以立即生成配对的训练数据集。现在让我们继续进行网络设置和训练。

Pix2pix GAN 设置和训练

我们在第七章 用 GAN 进行风格转移 中详细讨论了 pix2pix 架构及其子组件和目标函数。在本节中，我们将简要介绍它们以确保完整性。

build_generator, that prepares the generator network:

def build_generator(img_shape,channels=3,num_filters=64):
    # Image input
    input_layer = Input(shape=img_shape)
    # Downsampling
    down_sample_1 = downsample_block(input_layer, 
                                     num_filters, 
                                     batch_normalization=False)
    # rest of the downsampling blocks have batch_normalization=true
    down_sample_2 = downsample_block(down_sample_1, num_filters*2)
    down_sample_3 = downsample_block(down_sample_2, num_filters*4)
    down_sample_4 = downsample_block(down_sample_3, num_filters*8)
    down_sample_5 = downsample_block(down_sample_4, num_filters*8)
    down_sample_6 = downsample_block(down_sample_5, num_filters*8)
    down_sample_7 = downsample_block(down_sample_6, num_filters*8)
    # Upsampling blocks with skip connections
    upsample_1 = upsample_block(down_sample_7, down_sample_6, 
                                               num_filters*8)
    upsample_2 = upsample_block(upsample_1, down_sample_5, 
                                            num_filters*8)
    upsample_3 = upsample_block(upsample_2, down_sample_4, 
                                            num_filters*8)
    upsample_4 = upsample_block(upsample_3, down_sample_3, 
                                            num_filters*8)
    upsample_5 = upsample_block(upsample_4, down_sample_2, 
                                            num_filters*2)
    upsample_6 = upsample_block(upsample_5, down_sample_1, num_filters)
    upsample_7 = UpSampling2D(size=2)(upsample_6)
    output_img = Conv2D(channels, 
                        kernel_size=4, 
                        strides=1, 
                        padding='same', 
                        activation='tanh')(upsample_7)
    return Model(input_layer, output_img) 

请注意，我们正在重用作为第七章 用 GAN 进行风格转移 的一部分准备的实用函数。与具有特定设置的生成器不同，pix2pix 的判别器网络是一个相当简单的实现。我们在以下片段中介绍了判别器网络：

def build_discriminator(img_shape,num_filters=64):
    input_img = Input(shape=img_shape)
    cond_img = Input(shape=img_shape)
    # Concatenate input and conditioning image by channels 
    # as input for discriminator
    combined_input = Concatenate(axis=-1)([input_img, cond_img])
    # First discriminator block does not use batch_normalization
    disc_block_1 = discriminator_block(combined_input, 
                                       num_filters, 
                                       batch_normalization=False)
    disc_block_2 = discriminator_block(disc_block_1, num_filters*2)
    disc_block_3 = discriminator_block(disc_block_2, num_filters*4)
    disc_block_4 = discriminator_block(disc_block_3, num_filters*8)
    output = Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(disc_block_4)
    return Model([input_img, cond_img], output) 
discriminator network uses repeating blocks consisting of convolutional, LeakyReLU, and batch normalization layers. The output is a *patch-GAN* kind of setup that divides the whole output into several overlapping patches to calculate fake versus real. The patch-GAN ensures high-quality outputs that feel more realistic.

我们使用这两个函数来准备我们的生成器、判别器和 GAN 网络对象。对象的创建如下片段所示：

IMG_WIDTH = 256
IMG_HEIGHT = 256
discriminator = build_discriminator(img_shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3),
                                    num_filters=64)
discriminator.compile(loss='mse',
                      optimizer=Adam(0.0002, 0.5),
                      metrics=['accuracy'])
generator = build_generator(img_shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3),
                            channels=3,
                            num_filters=64)
source_img = Input(shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3))
cond_img = Input(shape=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3))
fake_img = generator(cond_img)
discriminator.trainable = False
output = discriminator([fake_img, cond_img])
gan = Model(inputs=[source_img, cond_img], outputs=[output, fake_img])
gan.compile(loss=['mse', 'mae'],
            loss_weights=[1, 100],
            optimizer=Adam(0.0002, 0.5)) 

训练循环很简单；我们利用三个网络对象（判别器、生成器和整体 GAN 模型），并交替训练生成器和判别器。请注意，面部标志数据集用作输入，而视频帧则是此训练过程的输出。训练循环如下片段所示：

def train(generator, 
          discriminator, 
          gan, 
          patch_gan_shape, 
          epochs,
          path='/content/data',
          batch_size=1, 
          sample_interval=50):

    # Ground truth shape/Patch-GAN outputs
    real_y = np.ones((batch_size,) + patch_gan_shape)
    fake_y = np.zeros((batch_size,) + patch_gan_shape)
    for epoch in range(epochs):
      print("Epoch={}".format(epoch))
      for idx, (imgs_source, imgs_cond) in enumerate(batch_generator(path=path,
          batch_size=batch_size,
          img_res=[IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH])):
            # train discriminator
            # generator generates outputs based on 
            # conditioned input images
            fake_imgs = generator.predict([imgs_cond])
            # calculate discriminator loss on real samples
            disc_loss_real = discriminator.train_on_batch([imgs_source, 
                                                           imgs_cond], 
                                                           real_y)
            # calculate discriminator loss on fake samples
            disc_loss_fake = discriminator.train_on_batch([fake_imgs, 
                                                           imgs_cond], 
                                                           fake_y)
            # overall discriminator loss
            discriminator_loss = 0.5 * np.add(disc_loss_real, disc_loss_fake)
            # train generator
            gen_loss = gan.train_on_batch([imgs_source, imgs_cond], [real_y, imgs_source])
            # training updates every 50 iterations
            if idx % 50 == 0:
              print ("[Epoch {}/{}] [Discriminator loss: {}, accuracy: {}] [Generator loss: {}]".format(epoch, epochs, 
                                        discriminator_loss[0], 
                                        100*discriminator_loss[1],
                                        gen_loss[0]))
            # Plot and Save progress every few iterations
            if idx % sample_interval == 0:
              plot_sample_images(generator=generator,
                                 path=path,
                                 epoch=epoch,
                                 batch_num=idx,
                                 output_dir='images') 
with paired training examples. Pix2pix is a highly optimized GAN which requires very few resources overall. With only 400 samples and 200 epochs, we trained our landmarks-to-video frame GAN. 

图 8.18 和 8.19 展示了此设置的训练进度：

图 8.18：用于面部再现的 pix2pix GAN 的训练进度（第 1 个纪元）

图 8.19：用于面部再现的 pix2pix GAN 的训练进度（第 40 个纪元）

正如我们在前面的图中所看到的，模型能够捕捉关键的面部特征及其位置，以及背景细节。在初始迭代中（图 8.18），模型似乎在生成嘴部区域方面遇到了困难，但随着训练的进行，它学会了用正确的一组细节填充它（图 8.19）。

现在我们已经为所需任务训练了我们的 GAN，让我们在下一节中进行一些再现。

结果和局限性

到目前为止，我们在本章中主要处理图像或照片作为输入。由于 pix2pix GAN 是一个非常高效的实现，它可以用来在几乎实时地生成输出。因此，这种能力意味着我们可以使用这样一个训练好的模型来使用实时视频来进行再现。换句话说，我们可以使用自己的实时视频来再现巴拉克·奥巴马的面部动作和表情。

get_landmarks and get_obama functions:

CROP_SIZE = 256
DOWNSAMPLE_RATIO = 4
def get_landmarks(black_image,gray,faces):
    for face in faces:
        detected_landmarks = predictor(gray, face).parts()
        landmarks = [[p.x * DOWNSAMPLE_RATIO, p.y * DOWNSAMPLE_RATIO] for p in detected_landmarks]
        jaw = reshape_for_polyline(landmarks[0:17])
        left_eyebrow = reshape_for_polyline(landmarks[22:27])
        right_eyebrow = reshape_for_polyline(landmarks[17:22])
        nose_bridge = reshape_for_polyline(landmarks[27:31])
        lower_nose = reshape_for_polyline(landmarks[30:35])
        left_eye = reshape_for_polyline(landmarks[42:48])
        right_eye = reshape_for_polyline(landmarks[36:42])
        outer_lip = reshape_for_polyline(landmarks[48:60])
        inner_lip = reshape_for_polyline(landmarks[60:68])
        color = (255, 255, 255)
        thickness = 3
        cv2.polylines(black_image, [jaw], False, color, thickness)
        cv2.polylines(black_image, [left_eyebrow], False, color, 
                      thickness)
        cv2.polylines(black_image, [right_eyebrow], False, color, 
                      thickness)
        cv2.polylines(black_image, [nose_bridge], False, color, 
                      thickness)
        cv2.polylines(black_image, [lower_nose], True, color, 
                      thickness)
        cv2.polylines(black_image, [left_eye], True, color, thickness)
        cv2.polylines(black_image, [right_eye], True, color, thickness)
        cv2.polylines(black_image, [outer_lip], True, color, thickness)
        cv2.polylines(black_image, [inner_lip], True, color, thickness)
    return black_image
def get_obama(landmarks):
    landmarks = (landmarks/127.5)-1
    landmarks = tf.image.resize(landmarks, [256,256]).numpy()
    fake_imgs = generator.predict(np.expand_dims(landmarks,axis=0))
    return fake_imgs 

这些函数帮助从给定帧中提取并绘制面部标志，并使用这些标志来使用 pix2pix GAN 生成彩色帧的输出。

下一步是使用这些函数处理实时视频并生成再现的输出样本。这种操作足够快速，以增强虚假内容的可信度。以下代码段展示了操作循环：

cap = cv2.VideoCapture(0)
fps = video.FPS().start()
k = 0
display_plots = True
display_cv2 = True
while True:
    k += 1
    ret, frame = cap.read(0)
    if np.all(np.array(frame.shape)):
        frame_resize = cv2.resize(frame, None, fx=1 / DOWNSAMPLE_RATIO, fy=1 / DOWNSAMPLE_RATIO)
        gray = cv2.cvtColor(frame_resize, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = detector(gray, 1)
        black_image = np.zeros(frame.shape, np.uint8)
        landmarks = get_landmarks(black_image.copy(),gray,faces)
        img_tgt = (landmarks/127.5)-1
        img_tgt = tf.image.resize(img_tgt, [256,256]).numpy()
        obama = generator.predict(np.expand_dims(img_tgt,axis=0))[0]
        try:
            obama = 0.5 * obama + 0.5
            gen_imgs = np.concatenate([np.expand_dims(cv2.cvtColor(rescale_frame(frame_resize), cv2.COLOR_RGB2BGR),axis=0), 
                     np.expand_dims(rescale_frame(obama),axis=0), 
                     np.expand_dims(rescale_frame(landmarks),axis=0)])
            if display_plots:
                titles = ['Live', 'Generated', 'Landmarks']
                rows, cols = 1, 3
                fig, axs = plt.subplots(rows, cols)
                for j in range(cols):
                    if j!=1:
                        axs[j].imshow(gen_imgs[j].astype(int))
                    else:
                        axs[j].imshow(gen_imgs[j])
                    axs[j].set_title(titles[j])
                    axs[j].axis('off')
                plt.show()
            if display_cv2:
                cv2.imshow('synthetic obama', cv2.cvtColor(gen_imgs[1], cv2.COLOR_BGR2RGB))
                #cv2.imshow('landmark', rescale_frame(landmarks))
        except Exception as ex:
            print(ex)
        fps.update()
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
fps.stop()
print('[INFO] elapsed time (total): {:.2f}'.format(fps.elapsed()))
print('[INFO] approx. FPS: {:.2f}'.format(fps.fps()))
cap.release()
cv2.destroyAllWindows() 
using the pix2pix GAN. Upon executing the video capture and manipulation loop, we are able to generate some promising results. Some of the re-enactments are depicted in the following figure:

图 8.20: 使用实时视频作为源，奥巴马作为目标，使用 pix2pix GAN 进行再现

图 8.20展示了整体设置如何无缝工作。我们能够捕捉到实时视频，将其转换为面部标志，然后使用 pix2pix GAN 生成再现。在实时视频中，背景中没有物体，但我们的网络能够正确生成美国国旗。样本还展示了模型如何很好地捕捉表情和头部倾斜。

尽管结果令人鼓舞，但远远不能被认为是真实或可信的。以下是我们在本节讨论的方法中所涉及的一些限制：

• 图 8.20中的输出有点模糊。如果头部倾斜得太多，或者直播视频中的人离摄像头太近或太远，它们会完全变成空白或难以理解。这个问题主要是因为 pix2pix GAN 学会了相对大小和位置的面部标志物，相对于训练数据集。通过进行面部对齐并在输入和推理阶段使用更紧凑的裁剪，可以改善这一问题。

• 模型生成的内容高度依赖于训练数据。由于我们的训练数据集来自演讲，因此头部移动有限，面部表情也非常有限。因此，如果你试图移动头部太多或展示训练数据集中不存在的表情，模型会做出非常糟糕的猜测。更大的数据集和更多的变化可以帮助解决这个问题。

我们已经看到了一个强大的图像到图像翻译 GAN 架构可以被重新用于再现任务。

在前两节中，我们介绍了一些有趣的从零开始开发替换和再现架构的实际练习。我们讨论了我们的设置中的一些问题以及如何改进它们。在接下来的一节中，我们将讨论与深度伪造系统相关的一些挑战。

挑战

在本节中，我们将讨论与深度伪造架构相关的一些常见挑战，首先简要讨论与这项技术相关的道德问题。

道德问题

尽管生成虚假内容并不是一个新概念，但“deepfake”一词在 2017 年成为众所关注的焦点，那时 Reddit 用户 u/deepfakes 发布了用深度学习将名人面孔叠加在色情视频上的虚假视频。这些视频的质量和用户能够轻松生成它们的方式在全球新闻频道上掀起了轩然大波。很快，u/deepfakes 发布了一个名为FakeApp的易于设置的应用程序，使用户能够在对深度学习工作原理几乎一无所知的情况下生成此类内容。这导致了大量虚假视频和令人反感的内容。结果，人们开始对涉及身份盗用、冒充、假新闻等问题产生关注。

很快，学术界对此产生了浓厚兴趣，这不仅有助于改善技术，还坚持其道德使用。尽管一些恶意和令人反感的内容创作者利用这些技术，但也有许多工业和研究项目正在进行中，以检测此类虚假内容，如微软的深度伪造检测工具和 Deepware。^(14 15)

技术挑战

尽管道德问题暂且不提，让我们也讨论一下典型深度伪造设置中明显存在的一些挑战：泛化、遮挡和时间问题。

泛化

深度伪造架构本质上是生成式模型，高度依赖于使用的训练数据集。这些架构通常也需要大量的训练样本，这可能很难获得，特别是对于目标（或在恶意使用的情况下的受害者）而言。另一个问题是配对的训练设置。通常针对一个源和目标配对训练的模型不易用于另一对源和目标人物。

研究的一个活跃领域是致力于全新高效架构的开发，这些架构能够使用更少的训练数据。CycleGAN 和其他无配对翻译架构的发展也有助于克服配对训练的瓶颈。

遮挡

源或目标输入可能围绕它们存在妨碍某些特征的残留物。这可能是由于手部运动、头发、眼镜或其他物体造成的。另一种遮挡发生在口部和眼部区域的动态变化上。这可以导致不一致的面部特征或奇怪的裁剪图像。某些作品正在致力于通过使用分割、修补和其他相关技术来避免这些问题。其中一项作品的例子是 Siarohin 等人的First Order Motion Model for Image Generation¹⁶

时间问题

深度伪造架构基于逐帧处理（对于视频输入）。这导致了视频帧之间的抖动、闪烁，或者完全不连贯。我们在上一节使用 pix2pix GAN 进行再现练习时看到了一个例子。该模型无法为未见过的场景生成连贯的输出。为了改进这一点，一些研究人员正尝试使用带有 GANs 的 RNNs（循环神经网络）来生成连贯的输出。这方面的例子包括：

• MoCoGAN：分解运动和内容以进行视频生成¹⁷

• Video-to-Video Synthesis¹⁸

现成的实现

在本章中，我们介绍了一种逐步开发用于替换和再现的两种不同深度伪造架构的方法。尽管这些实现易于理解和执行，但它们需要相当多的理解和资源来生成高质量的结果。

自 2017 年发布 u/deepfakes 内容以来，已经推出了许多开源实现以简化这项技术的使用。尽管危险，这些项目大多强调了道德意义和警告开发人员以及普通用户不要恶意采用这些项目。虽然这超出了本章的范围，但我们在本节列举了一些设计良好并受欢迎的实现。鼓励读者查看特定项目以获取更多细节。

• FaceSwap¹⁹ 该项目的开发人员声称这一实现接近 u/deepfakes 的原始实现，并经过多年的改进以提高输出内容质量。该项目提供了详细的文档和逐步指南，用于准备训练数据集和生成虚假内容。他们还分享了用于加速培训过程的预训练网络。该项目拥有一个图形界面，适合完全新手用户。

• DeepFaceLab²⁰ 这是互联网上最全面、详细和受欢迎的深伪造项目之一。该项目基于 2020 年 5 月提出的同名论文。该项目包括详细的用户指南、视频教程、非常成熟的 GUI、预训练模型、Colab 笔记本、数据集，甚至是用于快速部署的 Docker 镜像。

• FaceSwap-GAN²¹ 采用了一种简单而有效的技术，使用了 ED+GAN 设置。该项目提供了用于快速训练自己模型的实用程序和现成的笔记本。该项目还提供了预训练模型，供直接使用或迁移学习。

有许多 Android 和 iOS 应用程序都以同样的方式工作，并将入门门槛降到最低。如今，几乎任何拥有智能手机或一点技术概念的人都可以轻松使用或训练这些设置。

摘要

Deepfakes在伦理和技术上都是一个复杂的课题。在本章中，我们首先讨论了 deepfake 技术总体情况。我们概述了 deepfakes 的内容以及简要介绍了一些有益的和恶意的使用案例。我们详细讨论了不同 deepfake 设置的不同操作模式以及这些操作模式如何影响生成内容的整体可信度。虽然 deepfakes 是一个与视频、图像、音频、文本等等相关的全面术语，但在本章中我们只关注视觉使用案例。

在我们的范围内，我们讨论了在这一领域中不同作品中利用的各种特征集。特别是，我们讨论了面部表情编码系统（FACS）、3D 可塑模型（3DMM）和面部标志。我们还讨论了如何使用诸如 dlib 和 MTCNN 之类的库进行面部标志检测。然后，我们介绍了一种要在 deepfakes 管道中执行的高级任务流程。与此同时，我们还讨论了一些开发这种系统所广泛使用的常见架构。

本章的第二部分利用这一理解，提出了两个实际操作的练习，从零开始开发 deepfake 管道。我们首先致力于开发基于自动编码器的人脸交换架构。通过这项练习，我们逐步进行了准备数据集、训练网络，并最终生成交换输出的步骤。第二个练习涉及使用 pix2pix GAN 执行重新演绎，将实时视频用作源，将巴拉克·奥巴马用作目标。我们讨论了每个实施的问题以及克服这些问题的方法。

在最后一节中，我们提出了有关 deepfake 架构相关的伦理问题和挑战的讨论。我们还简要介绍了一些流行的现成项目，这些项目允许任何拥有计算机或智能手机的人生成虚假内容。

我们在本章中涵盖了很多内容，并且涉及一些非常令人兴奋的使用案例。重要的是要再次强调，当我们使用这样强大的技术时，要非常小心。所涉及的影响和后果对涉及的实体可能非常危险，因此我们应该注意如何使用这些知识。

虽然本章主要关注视觉方面，但我们将转变方向，接下来的两章将讨论文本内容。自然语言处理领域涌现了一些激动人心的研究和应用案例。我们将重点关注一些开创性的文本生成作品。敬请期待。

参考文献

1. BuzzFeedVideo. (2018 年 4 月 17 日)。 你绝对不会相信这个视频中奥巴马说了什么！😉 [视频]. YouTube。 www.youtube.com/watch?v=cQ54GDm1eL0&ab_channel=BuzzFeedVideo

2. Lee, D. (2019 年 5 月 10 日)。 Deepfake 萨尔瓦多·达利与博物馆参观者自拍. The Verge. www.theverge.com/2019/5/10/18540953/salvador-dali-lives-deepfake-museum

3. Malaria Must Die. (2020 年)。 没有疟疾的世界. Malaria Must Die. malariamustdie.com/

4. Lyons, K. (2020 年 2 月 18 日)。 一名印度政治家使用 AI 将演讲翻译成其他语言，以吸引更多选民. The Verge. www.theverge.com/2020/2/18/21142782/india-politician-deepfakes-ai-elections

5. Dietmar, J. (2019 年 5 月 21 日)。 GAN 和深假技术可能会引领时尚业的革命。福布斯。 www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2019/05/21/gans-and-deepfakes-could-revolutionize-the-fashion-industry/?sh=2502d4163d17

6. Statt, N. (2020 年 8 月 27 日)。 罗纳德·里根在最新的使命召唤：黑色行动冷战预告片中派你去犯战争罪。The Verge。 www.theverge.com/2020/8/27/21403879/call-of-duty-black-ops-cold-war-gamescom-2020-trailer-ronald-reagan

7. Cole, S. (2017 年 12 月 11 日)。 AI 辅助的深假色情已经出现，我们都完蛋了。Vice。 www.vice.com/en/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn

8. dfaker & czfhhh. (2020 年). df. GitHub 代码库. github.com/dfaker/df

9. Pumarola, A., Agudo, A., Martinez, A.M., Sanfeliu, A., & Moreno-Noguer, F. (2018 年). GANimation: 来自单个图像的解剖学感知面部动画。ECCV 2018。arxiv.org/abs/1807.09251

10. Naruniec, J., Helminger, L., Schroers, C., & Weber, R.M. (2020 年). 用于视觉效果的高分辨率神经面部交换。Eurographics 渲染研讨会 2020。s3.amazonaws.com/disney-research-data/wp-content/uploads/2020/06/18013325/High-Resolution-Neural-Face-Swapping-for-Visual-Effects.pdf

11. Geng, Z., Cao, C., & Tulyakov, S. (2019). 3D 引导的细粒度面部操作。arXiv。arxiv.org/abs/1902.08900

12. Blanz, V., & Vetter, T. (1999). 用于合成 3D 面部的可塑模型。SIGGRAPH '99：第 26 届计算机图形学和交互技术年会。187-194。cseweb.ucsd.edu/~ravir/6998/papers/p187-blanz.pdf

13. Kaipeng，Z.，Zhang，Z.，Li，Z.和 Qiao，Y. (2016). 使用多任务级联卷积网络进行联合面部检测和对齐。IEEE 信号处理通信（SPL），第 23 卷，第 10 期，pp. 1499-1503，2016。kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/

14. Burt, T., & Horvitz, E. (2020 年 9 月 1 日). 打击虚假信息的新步骤。微软博客。blogs.microsoft.com/on-the-issues/2020/09/01/disinformation-deepfakes-newsguard-video-authenticator/

15. Deepware。 (2021). Deepware - 使用简单工具扫描和检测深度伪造视频。deepware.ai/

16. Siarohin, A., Lathuiliere, S., Tulyakov, S., Ricci, E., & Sebe, N. (2019). 图像动画的一阶运动模型。NeurIPS 2019。aliaksandrsiarohin.github.io/first-order-model-website/

17. Tulyakov, S., Liu, M-Y., Yang, X., & Kautz, J. (2017). MoCoGAN：视频生成的运动和内容分解。arXiv。arxiv.org/abs/1707.04993

18. Wang, T-C., Liu, M-Y., Zhu, J-Y., Liu, G., Tao, A., Kautz, J., Catanzaro, B. (2018). 视频到视频的合成。NeurIPS，2018。arxiv.org/abs/1808.06601

19. torzdf 和 77 位其他贡献者。 (2021). faceswap。GitHub 仓库。github.com/Deepfakes/faceswap

    20. iperov 和其他 18 位贡献者。 (2021). DeepFaceLab。GitHub 仓库。github.com/iperov/DeepFaceLab

20. shaoanlu，silky，clarle 和 Ja1r0。 (2019). faceswap-GAN。GitHub 仓库。github.com/shaoanlu/faceswap-GAN