基于ModelArts平台的ACGAN生成动漫头像

1 ACGAN的介绍

使用标签的数据集应用于生成对抗网络可以增强现有的生成模型，并形成两种优化思路。

cGAN使用了辅助的标签信息来增强原始GAN，对生成器和判别器都使用标签数据进行训练，从而实现模型具备产生特定条件数据的能力。

SGAN的结构来利用辅助标签信息（少量标签），利用判别器或者分类器的末端重建标签信息。 ACGAN则是结合以上两种思路对GAN进行优化。

ACGAN目标函数：

对于生成器来说有两个输入，一个是标签的分类数据c，另一个是随机数据z，得到生成数据为 ； 对于判别器分别要判断数据源是否为真实数据的概率分布 ，以及数据源对于分类标签的概率分布

ACGAN的目标函数包含两部分： 第一部分 是面向数据真实与否的代价函数 第二部分 则是数据分类准确性的代价函数。

在优化过程中希望判别器D能否使得 + 尽可能最大，而生成器G使得 - 尽可能最大； 简而言之是希望判别器能够尽可能区分真实数据和生成数据并且能有效对数据进行分类，对生成器来说希望生成数据被尽可能认为是真实数据且数据都能够被有效分类。

2 华为云ModelArts介绍

ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。

3.具体步骤

首先进入到AI Gallery平台，找到ACGAN实践案例，网址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=355a64f7-09fc-4db2-971a-6ef14b23dd00&ticket=ST-544970-AVxfBEUgCVaZ7yIAk1EgudJe-sso。

切换实例后即可进行运行。

直接run all cells 即可。

系统正在运行。

得到结果。

4.总结

在这次实践中，我学习了使用ACGAN生成动漫头像，得到了一些结果，并自己生成了一些动漫的头像，但仍需要精细化。这对我以后的学习打下人工智能的基础。