利用神经网络编辑图片的调研

郑宇，腾讯高级工程师， 曾在东方梦工厂担任软件工程师。目前就职于腾讯上海NEXT Studio，目前主要专注于强化学习和图像方面。

今年GDC大会上，Google演示了基于当下热门的神经网络技术GAN（生成式对抗网络）来做图片编辑的技术，用户可以在图片库中选择一张人脸的照片，对其进行局部的更改，神经网络会自动在更改区域以外的部分进行适配性修改。

比如，在额头中间部分涂黑，那么神经网络会自动在整个额头部分添加头发，再比如，在紧闭的嘴中间涂白，那么会自动变成露牙齿嘴张开的模样。理论上可以极大的提升美术编辑的速度，因为修改图片不再是在像素层面，而是根据用户的修改进行整体的调整，只需简单几笔就可以完成。

但是该技术还存在一些不成熟的地方，所以目前实际应用价值有限（参见本文后面的缺陷部分）。

效果展示1

左侧图为原始图片，中间图片为在嘴唇处涂白后的效果，右侧图片为在额头中间区域涂黑的效果。

效果展示2

左上图为原始图片，右上图为点击Col按钮选取涂抹的颜色（白色），下左图为涂白后去除胡须的效果。

原理

作者结合两种生成式神经网络模型，VAE和GAN，构建了一种新的网络IAN（Introspective Adversarial Network），基本原理是VAE训练模型比较稳定，但是会丢失低频信号，GAN模型训练中不稳定，但是细节保持较好，所以作者用GAN中的discriminator（辨别网络）来提取特征，然后输入VAE模型的Encoder部分，最后将编码（latent space）输入GAN模型中的generator（生成网络）。如下图所示。

安装和运行

sudo pip install https://github.com/Lasagne/Lasagne/archive/master.zip
sudo pip install path.py
sudo apt-get install python-tk python-pil python-scipy python-numpy 
git clone https://github.com/ajbrock/Neural-Photo-Editor

然后下载IAN_simple.npz（ https://drive.google.com/open?id=0B3_iVBZsC4GGck5WWWc0R0dvT1U），替换掉 Neural-Photo-Editor中的同名文件。

将 layers.py 中第15行代码从

import lasagne.layers

改为

from lasagne.layers import *

执行操作：

THEANO_FLAGS='floatX=float32' python NPE.py

常用操作：在打开的窗口，在左下角输入数字来选取原始的图片，点击infer按钮可以恢复到原始图片，点击col按钮选择涂抹的颜色，滑动最下方的slider，可以涂抹影响的范围。主要修改是在图片上完成，尽量不要在图片下方的latent space上修改，否则结果是无法预期的。

缺陷

1. 没法对细节进行修改。使用上和传统的图片编辑不同，可能会有不适应的地方，比如要修掉图片上的一个噪点，那么涂白会影响到图片的其他部分，造成较大的修改。

2. 修改存在路径或历史依赖。因为VAE的特点，比如在修改时如果不先把脸部模型变宽就直接在眼睛周围涂黑，实际上会生成头发，而不是画出墨镜。

3. 目前处理的脸部照片还是分辨率较低的模型，比如google技术演示时使用的是64*64分辨率的照片，这是因为训练时使用的数据库中的照片分辨率就不高（提高分辨率会造成训练时间和难度增大）。

4. 理论上用户可以对任意输入的图片进行修改，但是对于特定的照片，可能效果不明显，因为相对用户添加的个性化照片，之前的数据库太庞大了，不会针对用户输入的图片进行特定的优化处理。

参考

1. Neural Photo Editing with Introspective Adversarial Networks

2. http://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html

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