CycleGAN是在今年三月底放在arxiv（位址：https://arxiv.org/abs/1703.10593）的一篇文章，文章名為Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks，同一時期還有兩篇非常類似的DualGAN（位址：https://arxiv.org/abs/1704.02510）和DiscoGAN（位址：https://arxiv.org/abs/1703.05192），簡單來說，它們的功能就是：自動将某一類圖檔轉換成另外一類圖檔。
作者在論文中也舉了一些例子，比如将普通的馬和斑馬進行互相轉換，将蘋果和橘子進行互相轉換：
把照片轉換成油畫風格：
将油畫中的場景還原成現實中的照片：
由于CycleGAN這個架構具有較強的通用性，是以一經發表就吸引了大量注意，很快，腦洞大開的網友想出了各種各樣神奇的應用。
比如将貓變成狗：
讓圖檔中的人露出笑容：
國外網友Jack Clark還搜集了巴比倫、耶路撒冷以及倫敦的古代地圖，利用CycleGAN将它們還原成了真實衛星圖像：
還有人使用CycleGAN将人臉轉換成娃娃：
将男人變成女人：
把你自己變成一個“肌肉文身猛男”也是可以的：
如果說這些應用多少可以了解，那麼下面的應用就有點“匪夷所思”了：你可以想象将人和拉面做轉換嗎？日本網友加藤卓哉(Takuya Kato)就訓練了這樣一個模型，它可以從拉面中生成人像，此外将人臉變成拉面的圖檔。鑒于生成的結果比較鬼畜，如果有興趣的可以點選這個連結（位址：https://junyanz.github.io/CycleGAN/images/faces_and_ramens.jpg）觀看生成結果。
此外，知乎上的 @達聞西 還用CycleGAN訓練了可以脫掉女優衣服的模型（可以參考提高駕駛技術：用GAN去除(愛情)動作片中的馬賽克和衣服），其腦洞之大，實在是讓人驚歎了一番。
今天這篇文章主要分成三個部分：
CycleGAN的原了解析
CycleGAN與原始的GAN、DCGAN、pix2pix模型的對比
如何在TensorFlow中用CycleGAN訓練模型
我們之前已經說過，CycleGAN的原理可以概述為：将一類圖檔轉換成另一類圖檔。也就是說，現在有兩個樣本空間，X和Y，我們希望把X空間中的樣本轉換成Y空間中的樣本。
是以，實際的目标就是學習從X到Y的映射。我們設這個映射為F。它就對應着GAN中的生成器，F可以将X中的圖檔x轉換為Y中的圖檔F(x)。對于生成的圖檔，我們還需要GAN中的判别器來判别它是否為真實圖檔，由此構成對抗生成網絡。設這個判别器為
。這樣的話，根據這裡的生成器和判别器，我們就可以構造一個GAN損失，表達式為：
這個損失實際上和原始的GAN損失是一模一樣的，如果這一步不是很了解的可以參考我之前的一篇專欄：GAN學習指南：從原理入門到制作生成Demo。
但單純的使用這一個損失是無法進行訓練的。原因在于，映射F完全可以将所有x都映射為Y空間中的同一張圖檔，使損失無效化。對此，作者又提出了所謂的“循環一緻性損失”（cycle consistency loss）。
我們再假設一個映射G，它可以将Y空間中的圖檔y轉換為X中的圖檔G(y)。CycleGAN同時學習F和G兩個映射，并要求
，以及
。也就是說，将X的圖檔轉換到Y空間後，應該還可以轉換回來。這樣就杜絕模型把所有X的圖檔都轉換為Y空間中的同一張圖檔了。根據
和
，循環一緻性損失就定義為：
同時，我們為G也引入一個判别器
，由此可以同樣定義一個GAN的損失
，最終的損失就由三部分組成：
為了進一步搞清楚CycleGAN的原理，我們可以拿它和其他幾個GAN模型，如DCGAN、pix2pix模型進行對比。
先來看下DCGAN，它的整體架構和最原始的那篇GAN是一模一樣的，在這個架構下，輸入是一個噪聲z，輸出是一張圖檔（如下圖），是以，我們實際隻能随機生成圖檔，沒有辦法控制輸出圖檔的樣子，更不用說像CycleGAN一樣做圖檔變換了。
pix2pix也可以做圖像變換，它和CycleGAN的差別在于，pix2pix模型必須要求成對資料（paired data），而CycleGAN利用非成對資料也能進行訓練(unpaired data)。
比如，我們希望訓練一個将白天的照片轉換為夜晚的模型。如果使用pix2pix模型，那麼我們必須在搜集大量地點在白天和夜晚的兩張對應圖檔，而使用CycleGAN隻需同時搜集白天的圖檔和夜晚的圖檔，不必滿足對應關系。是以CycleGAN的用途要比pix2pix更廣泛，利用CycleGAN就可以做出更多有趣的應用。
最後來講一講如何在TensorFlow中實驗CycleGAN，打開全球最大的同性交友網站Github，我們可以發現CycleGAN在TensorFlow中已經有很多輪子了，我使用的代碼是：vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow（位址：https://github.com/vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow）。
利用這個代碼，我訓練了一個從男性和女性圖檔互換的模型，比如将男人轉換成女人（左側為原圖，右側為模型自動生成的圖檔）：
還可以将女性轉換成男性：
為了訓練這麼一個模型，我們需要分别準備好男性的圖檔和女性的圖檔。在實踐中，我使用了CelebA資料集，分别取出其中男性和女性的圖檔并統一縮放到256x256的大小，然後存入兩個檔案夾中：
如果你對這個實驗有興趣，可以直接在位址https://pan.baidu.com/s/1i5qY3yt下載下傳到我使用的資料集。當然，也可以使用自己的資料，隻需要将它們存為jpg格式并統一縮放到256x256的大小就可以了。接下來的步驟為：
1. 下載下傳項目代碼
git clone https://github.com/vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow.git
2. 将圖檔轉換成tfrecords格式
這個項目中提供了一個build_data腳本，用于将圖檔轉換成tfrecords形式。假設我們的圖檔存放在~/datasets/man2woman/a_resized/和 ~/datasets/man2woman/b_resized目錄下，對應的指令就是：
python build_data.py \ --X_input_dir ~/datasets/man2woman/a_resized/ \ --Y_input_dir ~/datasets/man2woman/b_resized/ \ --X_output_file ~/datasets/man2woman/man.tfrecords \ --Y_output_file ~/datasets/man2woman/woman.tfrecords
3. 訓練
訓練的指令為：
python train.py \ --X ~/datasets/man2woman/man.tfrecords \ --Y ~/datasets/man2woman/woman.tfrecords \ --image_size 256
訓練的過程比較漫長，此時可以打開TensorBoard來觀察訓練情況（運作這個指令時需要将“20170715-1622”改成機器中對應的檔案夾，下同）：
tensorboard --logdir checkpoints/20170715-1622
4. 導出模型并執行單張圖檔
導出模型的方法為：
python export_graph.py \ --checkpoint_dir checkpoints/20170715-1622 \ --XtoY_model man2woman.pb \ --YtoX_model woman2man.pb \
對單張圖檔進行轉換（将data/test.jpg替換為對應的輸入圖檔位址）：
python inference.py \ --model pretrained/man2woman.pb \ --input data/test.jpg \ --output data/output.jpg \ --image_size 256
因為CycleGAN隻需要兩類圖檔就可以訓練出一個模型，是以它的應用十分廣泛，個人感覺是近期最好玩的一個深度學習模型。這篇文章介紹了CycleGAN的一些有趣的應用、Cycle的原理以及和其他模型的對比，最後加了一個TensorFlow中的CycleGAN小實驗，希望大家喜歡~
本文作者：Non