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【第五章:计算机视觉-项目实战之生成对抗网络实战】2.基于SRGAN的图像超分辨率实战-(2)实战1：DCGAN模型搭建

news 2025/10/4 5:34:40

第五章：计算机视觉（Computer Vision）- 项目实战之生成对抗网络实战

第二部分：基于SRGAN的图像超分辨率实战

第二节：实战1：DCGAN模型搭建

在前面的文章里，我们已经介绍了生成对抗网络（GAN）的基本思想。今天我们要进入 GAN 家族中最经典的改进版 —— DCGAN（Deep Convolutional GAN）。它是最早把卷积引入到 GAN 体系中的模型，大幅提升了图像生成的质量和稳定性。

本文将从 原理 → 模型结构 → PyTorch 代码实现 → 训练要点 四个方面，带你快速上手 DCGAN，为后续 超分辨率任务（SRGAN） 打好基础。

1. DCGAN 简介

DCGAN 全称 Deep Convolutional Generative Adversarial Network，由 Radford 等人于 2015 年提出。它的目标依然是让生成器（Generator, G）和判别器（Discriminator, D）互相博弈，但在架构上有了关键改进：

使用 卷积层 代替全连接层，更好地捕捉图像空间特征；
使用 转置卷积（ConvTranspose2d） 在生成器中逐步上采样，输出更大分辨率的图像；
引入 Batch Normalization，让训练更加稳定；
激活函数上：生成器使用 ReLU，判别器使用 LeakyReLU。

这些改进让 DCGAN 成为最早能够生成较为清晰人脸和自然图像的 GAN 模型之一。

2. DCGAN 的模型结构

生成器（Generator）

输入：一个随机噪声向量 z（一般服从正态分布）。
输出：一张合成图像（例如 64×64 的 RGB 图像）。

结构：

全连接层将 z 投影到高维特征空间；
通过一系列 转置卷积层（反卷积），逐步将特征图上采样；
每一层都配合 BatchNorm + ReLU 稳定训练；
最后一层用 Tanh，把输出限制到 [-1, 1]。

判别器（Discriminator）

输入：真实图像 or 生成图像。
输出：真假概率（0 或 1）。

结构：

多层卷积逐步提取特征；
使用 LeakyReLU 激活防止梯度消失；
在最后一层使用 Sigmoid 输出真假概率。

3. PyTorch 代码实现

下面是 DCGAN 的核心代码，你可以直接运行在 CIFAR-10 或 CelebA 数据集上。

import torch
import torch.nn as nn# 生成器
class Generator(nn.Module):def __init__(self, z_dim=100, img_channels=3, feature_g=64):super(Generator, self).__init__()self.net = nn.Sequential(# 输入 Z → 4x4 特征图nn.ConvTranspose2d(z_dim, feature_g*8, 4, 1, 0, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_g*8),nn.ReLU(True),# 4x4 → 8x8nn.ConvTranspose2d(feature_g*8, feature_g*4, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_g*4),nn.ReLU(True),# 8x8 → 16x16nn.ConvTranspose2d(feature_g*4, feature_g*2, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_g*2),nn.ReLU(True),# 16x16 → 32x32nn.ConvTranspose2d(feature_g*2, feature_g, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_g),nn.ReLU(True),# 32x32 → 64x64nn.ConvTranspose2d(feature_g, img_channels, 4, 2, 1, bias=False),nn.Tanh())def forward(self, x):return self.net(x)# 判别器
class Discriminator(nn.Module):def __init__(self, img_channels=3, feature_d=64):super(Discriminator, self).__init__()self.net = nn.Sequential(nn.Conv2d(img_channels, feature_d, 4, 2, 1, bias=False),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Conv2d(feature_d, feature_d*2, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_d*2),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Conv2d(feature_d*2, feature_d*4, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_d*4),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Conv2d(feature_d*4, feature_d*8, 4, 2, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(feature_d*8),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Conv2d(feature_d*8, 1, 4, 1, 0, bias=False),nn.Sigmoid())def forward(self, x):return self.net(x).view(-1, 1).squeeze(1)

4. 训练流程

损失函数
- 判别器：最大化真实图像判为真，最小化生成图像判为真；
- 生成器：最小化生成图像被判为假的概率；
- 损失函数一般使用 BCE Loss。
优化器
- Adam（学习率 0.0002，β1=0.5，β2=0.999）。
训练步骤
- Step 1：用真实图像训练判别器 D（标签设为 1）；
- Step 2：用生成图像训练判别器 D（标签设为 0）；
- Step 3：更新生成器 G，使得判别器把生成图像判为真（标签设为 1）；
- Step 4：循环迭代。