很多小伙伴期待已久的实战项目来了，今天分享一个国外论坛medium大佬的文章，从 0 做项目的整个过程，具有很大的参考价值，大家感兴趣的可以试着参考这个思路去实现，比起直接跑别人现有的完整，一定能更有收获和成就感。
如果文章对你有帮助，记得“在看+点赞+分享”！
1、确定目标（分割mask ---> 动漫人脸）
2、确定技术路线（语义分割 + 语义合成）
3、实现（数据集标注 + 模型调优 + 界面编写）
PS：原作者并没有开源数据集和代码， 不过给了所有参考资料的源码和数据集链接！复现应该没有问题
目标 该项目的目标是建立一个深度学习模型，从分割mask生成动漫人脸肖像。
segmentation mask to anime face portrait
在这个项目中，首先手动标注一小批图像。然后使用数据增强和 U-Net 模型来乘以分割mask的数量来构建数据集。最后，训练一个 GauGAN 模型，用于从分割mask中合成动漫人脸。
1. 语义分割 语义分割是为图像中的每个像素分配标签（也称为类 id）的过程。它的结果是一个分割mask，它是一个大小为高度 * 宽度的数组，每个像素都包含一个类 ID。
class id: 0 = background, 5 = hair
1.1 Dataset 在进入图像生成任务之前，我们需要一个分割mask数据集，用于训练生成模型将mask转换为图像。
不幸的是，我在互联网上找不到任何动漫人脸分割数据集。尽管如此，Danbooru2019-Portraits 上有一个动漫肖像（512 x 512px）数据集。所以我决定从 Danbooru 肖像中标注的分割mask。 数据集链接：https://www.gwern.net/Crops#danbooru2019-portraits
1.2 Annotation 要标注图像，我们必须确定类。最初的想法是列出 15 个类：
background, body, ear, face, eyeball, pupil, eyelash, nose, mouth, hair, hair_accessory, eyebrow, glasses, clothes, hand 后来为了简单起见，将其缩减为 7 个类，最终的类列表如下：
background, skin, face, eye, mouth, hair, clothes 有许多不同的注释工具，这里使用的是 labelme。
https://github.com/wkentaro/labelme
labelme GUI
在这项乏味的工作上辛勤工作数周后，设法标注了 200 张图像
examples of annotated masks
left: original image, middle: segmentation mask, right: visualization of the annotation
1.3 Data Augmentation 当然，200 张带注释的图像不足以让我们训练我们的网络。我们需要使用数据增强技术来增加数据集的大小。
通过随机旋转、镜像和扭曲图像，我从这 200 个样本中生成了 3000 多个数据。换句话说，现在我有 3200 个数据。
examples of augmented masks
然而，这些数据在内容和风格方面高度重复，因为它们仅从 200 个样本中扩充而来。为了训练网络将分割掩码转换为高质量和多样化的动漫面孔，我们需要的不仅仅是 200 + 3000 个数据点。因此，我将首先使用这些数据来训练一个 U-Net 模型来学习从动漫人脸到分割掩码的翻译。然后我会将整个 Danbooru 肖像数据集输入到经过训练的 U-Net 模型中，以生成更多不同人脸的分割掩码。
anime face portraits to segmentation mask
1.4 U-Net U-Net 最初是为了分割医学图像进行诊断而引入的。它通过使用跳跃连接来解决传统 FCN（全卷积网络）中发生的信息丢失问题，在精确分割方面做得非常好。
U-Net 的架构与 Autoencoder 相似，但从下采样端到上采样端有额外的连接层。
在下采样部分，我使用预训练的 MobileNetV2 从输入图像中提取特征。在上采样部分，我使用了由 Conv2DTranspose、Batchnorm 和 ReLU 层组成的块。
U-Net v1, v2 architecture
在我的 U-Net 版本 1 中，输入和输出大小为 128 x 128px。经过训练的模型确实学习了从动漫人脸到分割mask的非常好的映射。但由于我想在我后来的合成模型中拥有 512 x 512px 的输入和输出，我将 U-Net 输出的大小调整为 512 x 512px 并进行插值。然而，结果看起来是像素化的，它未能捕捉到出现在小区域（例如嘴巴）中的某些类别。
在版本 2 中，我只是将输入和输出大小更改为 512 x 512px（我一开始并没有这样做，因为我不希望输出嘈杂并在图像中令人困惑的区域中填充随机点，例如 衣服）。正如我所料，v2 的输出很嘈杂。不过，它们看起来比 v1 更好。
U-Net v3 architecture
在版本 3 中，我尝试通过用 UpSampling2D 层替换 Conv2DTranspose 层来减轻噪音和棋盘伪影。现在的结果比 v2 的要好得多。噪音更少，棋盘伪影更少。
checkerboard artifacts of v2
U-Net segmentation results
最后，我将整个 Danbooru 数据集输入 U-Net v3 以构建我的分割掩码数据集。
2. 图像语义合成 现在，我们有了分割蒙版数据集，是时候深入研究主要任务——图像 语义合成，正如之前所说，这不过是从分割mask到真实图像的转换的一个花哨的名称。
Semantic Image Synthesis: segmentation mask to anime face portrait
2.1 GauGAN
source: https://github.com/NVlabs/SPADE
GauGAN 由 Nvidia 开发，用于从分割mask合成逼真的图像。在他们的展示网站上，他们展示了 GauGAN 如何出色地通过几笔画来生成逼真的风景图像。
demo链接：https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/
GauGAN architecture
上图展示了 GauGAN 模型的架构。绿色块完全代表发电机。鉴别器是一个 PatchGAN。
2.2 SPADE
source: https://nvlabs.github.io/SPADE/
GauGAN 的核心是 SPADE（Spatially-Adaptive Denormalization）模块，它是从 Batch Norm 修改而来的归一化层。它旨在克服 pix2pixHD 中的挑战：在具有统一类 ID 的大区域丢失语义信息。
这是通过将 Conv 层引入Batch Norm 以分割mask为条件，并且会随着不同的区域而变化 。这意味着 SPADE 允许生成器在统一标签区域中学习更多细节。
因此，在我们的问题中，生成的图像可能如下所示：
2.3 Pretrained Encoder encoder 实际上是可选的，因为可以直接从高斯分布中采样 z（潜在向量）而无需任何输入（就像 vanilla GAN）。这里使用了encoder ，因为我想用参考图像对生成的图像进行样式设置。
VAE architecture
由于与encoder 一起训练 GauGAN 是不稳定的，需要更多的时间和资源，所以我提前使用 VAE 训练了我的编码器，然后在 GauGAN 模型的训练过程中使用预训练的encoder 对 z 进行采样。
2.4 Results 以下是从不同的分割mask和参考图像生成的图像的结果。
semantic image synthesis results
2.5 Latent Attribute Vectors 除了使用参考图像来控制输出图像的风格外，我们还可以直接操纵潜在向量 z 来做到这一点。为此，我们首先需要找出潜在空间中的属性向量。
动漫角色面部最重要的属性之一是头发颜色。但是，由于数据集没有带有头发颜色的标签，我必须自己使用 i2v 来标记它们，i2v 是一个用于估计插图标签的库。然后，我们可以通过使用 t-SNE 将样本图像的潜在向量投影到 2D 空间来可视化潜在空间以及估计的标签。
t-SNE of 4000 samples (estimated hair colors are indicated by image border colors)
最后，通过计算不同标签的潜在向量之间的距离和方向，我们可以得到属性向量。下面的动画演示了使用提取的属性向量在头发颜色之间进行的转换。
3. GUI 使用 python tkinter 库创建了一个 GUI，用于编辑生成的图像和分割mask。以下是演示视频：
4. 总结 这个项目还有改进的空间，尤其是语义分割模型（U-Net）和语义图像合成模型（GauGAN）。以下是未来要做的事情的清单：
参考资料 [1] D. Gwern Branwen, “Anime Crop Datasets: Faces, Figures, & Hands”, Gwern.net, 2022. https://www.gwern.net/Crops#danbooru2019-portraits
[2] “ wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).”, GitHub, 2022. https://github.com/wkentaro/labelme
[3] O. Ronneberger, P. Fischer and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”, arXiv.org, 2022. https://arxiv.org/abs/1505.04597
[4] Odena, et al., “Deconvolution and Checkerboard Artifacts”, Distill, 2016. http://doi.org/10.23915/distill.00003
[5] “The NVIDIA AI Playground”, NVIDIA, 2022. https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/
[6] “NVlabs/SPADE: Semantic Image Synthesis with SPADE”, GitHub, 2022. https://github.com/NVlabs/SPADE
[7] “Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization”, Nvlabs.github.io, 2022. https://nvlabs.github.io/SPADE/
[8] “rezoo/illustration2vec: A simple deep learning library for estimating a set of tags and extracting semantic feature vectors from given illustrations.”, GitHub, 2022. https://github.com/rezoo/illustration2vec
机器学习交流qq群955171419，加入 微信群请 扫码：
