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图像生成：StyleGAN：StyleGAN项目实战：从零开始构建

一个生成模型

1图像生成：StyleGAN项目实战

1.1简介和背景

1.1.1StyleGAN概述

StyleGAN，全称为Style-BasedGeneratorAdversarialNetworks，是NVIDIA在

2019年提出的一种生成对抗网络（GAN）架构，用于生成高分辨率、高质量的

图像。与传统的GAN相比，StyleGAN通过分离样式和内容，实现了对生成图像

的更精细控制，使得用户可以独立调整图像的风格特征，如年龄、表情、姿势

等，而不会影响到图像的基本内容。

1.1.2生成对抗网络(GAN)基础

生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器

（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成与真实数据分布

相似的样本，而判别器则试图区分生成器生成的样本和真实样本。通过这种

“猫鼠游戏”的方式，生成器和判别器相互竞争，最终生成器能够学习到生成

高质量样本的能力。

代码示例：基础GAN的构建

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

#定义生成器

classGenerator(nn.Module):

def__init__(self):

super(Generator,self).__init__()

self.main=nn.Sequential(

nn.ConvTranspose2d(100,256,4,1,0,bias=False),

nn.BatchNorm2d(256),

nn.ReLU(True),

nn.ConvTranspose2d(256,128,4,2,1,bias=False),

nn.BatchNorm2d(128),

nn.ReLU(True),

1

nn.ConvTranspose2d(128,64,4,2,1,bias=False),

nn.BatchNorm2d(64),

nn.ReLU(True),

nn.ConvTranspose2d(64,3,4,2,1,bias=False),

nn.Tanh()

)

defforward(self,input):

returnself.main(input)

#定义判别器

classDiscriminator(nn.Module):

def__init__(self):

super(Discriminator,self).__init__()

self.main=nn.Sequential(

nn.Conv2d(3,64,4,2,1,bias=False),

nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),

nn.Conv2d(64,128,4,2,1,bias=False),

nn.BatchNorm2d(128),

nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),

nn.Conv2d(128,256,4,2,1,bias=False),

nn.BatchNorm2d(256),

nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),

nn.Conv2d(256,1,4,1,0,bias=False),

nn.Sigmoid()

)

defforward(self,input):

returnself.main(input)

#初始化生成器和判别器

netG=Generator()

netD=Discriminator()

#定义损失函数和优化器

criterion=nn.BCELoss()

optimizerD=optim.Adam(netD.parameters(),lr=0.0002,betas=(