GAN: как с помощью генеративных нейросетей создавать картинки, видео и не только

GAN – это система машинного обучения, состоящая из двух нейросетей, которые работают в конкурентной динамике. Сети генерируют изображения, создают реалистичные визуальные эффекты, редактируют фотографии. В статье рассказываем что такое ган,  как строится процесс обучения, типичные ошибки новичков.

Что такое GAN и зачем он нужен

Генеративно-состязательные сети разработал американский исследователь Иэн Гудфеллоу. Иэн рассмотрел обучение генеративной модели как игру между двумя конфликтными нейронными сетями: генератор и дискриминатор. Генератор создает данные. Дискриминатор оценивает схожесть результата, старается отличить оригинал от полученных данных. Обучение программы происходит через противостояние двух систем. Цель генератора – обмануть дискриминатор. Цель дискриминатора – распознать подделку генератора. 

В 2014 году Гудфеллоу опубликовал материал под названием Generative Adversarial Nets (генеративно-состязательные сети), в котором подробно описал новый подход генерации данных. В материале раскрыл архитектуру GAN, привел различные примеры использования архитектуры для генерации изображений лиц, цифр и других типов данных. 

После публикации статьи ган получил широкое признание в научном сообществе. Методика обучения оказалась эффективной для генерации реалистичных данных. 

Разработчики постоянно улучшают, расширяют структуру сети. Ган продолжает развиваться в области искусственного интеллекта. Применяется в техническом зрении для создания изображений, в аудиообработке для написания текста.

Источник: ru.freepik.com

Где можно использовать

Нейронная сеть ган широко используются в следующих областях:

• Создает реалистичные фотографии, картины, рисунки. Нейросеть воспринимает заданные параметры, либо использует существующие иллюстрации для редактирования. Сеть рисует персонажей, создает новые лица. 
• Генерирует видео и анимацию. Функцию применяют для создания видео-контента, обучающих роликов. Используют в развлекательных и образовательных целях. Инструмент востребован в сфере видеоигр, кинематографа, где нужны яркие эффекты, захватывающая анимация.
• Занимается обработкой естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Создает текстовый материал, переводит сообщение на другие языки, генерирует диалоги. 
• Синтезирует звуки. Создает музыкальные композиции, звуковые эффекты.
• Генерирует 3D-модели. Создает трехмерные изображения на основе выбранных объектов. Востребован в медицинской сфере для детального изучения органов. 
• Улучшает качество изображения, реставрирует фотографии. Применяют для устранения дефектов, лишних деталей на иллюстрациях. 
• Генерирует набор данных для машинного обучения других моделей. Полезный инструмент для поиска недостающей информации.

Начало работы: установка и настройка

Установка и настройка  генеративно-состязательной сети требует следующих шагов:

1. Изучите принцип работы. Ган состоит из двух компонентов: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, а дискриминатор оценивает, насколько эти данные похожи на реальные. Эти сети улучшают навыки до тех пор, пока генератор не становится достаточно хорошим в создании реалистичного материала, чтобы обмануть дискриминатор.
2. Установите нужную библиотеку. Например, PyTorch. Для установки воспользуйтесь менеджером пакетов. Например, pip. 

Как создавать с GAN

После установки перейдите к совместной работе с генеративно-состязательной сетью:

1. Загрузите материал, с которым планируете работать. Например, набор изображений или текстовый блок. 
2. Включите генератор и дискриминатор. Используйте функцию активации, выберите подходящие слои.
3. Обучите дискриминатор при помощи параметра потерь. На первом этапе дискриминатор легко распознает подлинность картинки. Работа генератора постепенно улучшается и дискриминатор делает больше ошибок, соответственно возникает больше потерь. Задача генератора – увеличить потери. Чем больше потерь – тем выше качество результата.
4. В процессе обучения генератор и дискриминатор обновляются в соответствии с выбранными функциями. Контролируйте действия моделей. Выберите подходящий оптимизатор. 
5. Оцените результат. Проанализируйте качество изображения, реалистичность полученного материала. 
6. Экспериментируйте с методами обучения генеративной модели и дискриминатора. 

Типичные ошибки и как их исправить

Распространенные ошибки, которые допускаются при работе с генеративно-состязательной нейросетью и способы их устранения:

• Ограниченность вводных данных для обучения. Используйте разнообразные примеры для генерации. Выбор похожих между собой материалов приводит к небольшому набору шаблонов, что сказывается на качестве результата. 
• Дисбаланс в работе между генератором и дискриминатором. Когда одна часть значительно доминирует над другой, процесс генерации ухудшается. Необходимо тщательно подбирать архитектуру и параметры обучения обоих сетей, чтобы они работали сбалансированно. Например, если скорость обучения генератора выше, чем у дискриминатора, нужно замедлить работу первого или реже обновлять его вес, чтобы второй создавал достоверные изображения.
• GAN генерирует однотипные лица. Расширьте настройки набора данных. Увеличьте возраст лиц, добавьте новые этнические группы. 

Источник: ru.freepik.com

Чем отличается от аналогичных нейросетей

Главное, что нужно знать

5 главных фактов о нейросети GAN:

• Состязательно-генеративная сеть состоит из двух нейронных сетей, цель которых содержится во взаимном обучении. Генератор учится создавать информацию, которую сложно отличить от реальной. Дискриминатор учиться различать подлинный и выдуманный материал.
• В процессе работы генератор создает пробные образцы, дискриминатор пробует их отличить. Обе сети обучаются на основе обратной связи. 
• Идея ган заключается в минимизации функции потерь, которая оценивает ошибки генератора и дискриминатора. 
• Нейросеть применяют для генерации фотографий, рисунков, звуков, текстов, переводов. 
• GAN продолжает развиваться. Появляются новые инструменты для качественной обработки информации.