Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода?

Вы когда-нибудь задумывались, как некоторые веб-сайты или приложения могут создавать реалистичные изображения людей, животных или мест, которых не существует в реальной жизни? Как они это делают? И каковы последствия создания и использования таких изображений?

t.me

Machinelearning

В этой статье я познакомлю вас с одним из самых захватывающих и мощных методов в области машинного обучения: генеративными состязательными сетями, или сокращённо GAN. GAN - это тип глубокой нейронной сети, которая может обучаться на наборах данных и генерировать новые данные с теми же характеристиками, что и обучающие данные. Например, GAN, обученный на фотографиях человеческих лиц, может создавать реалистично выглядящие лица, которые являются полностью синтетическими.

GAN имеет множество применений в различных областях, таких как искусство, развлечения, безопасность, медицина и многое другое. Он также может поднимать этические и социальные вопросы, такие как конфиденциальность, подлинность и ответственность. В этой статье я покажу вам несколько примеров GAN в действии, объясню, как они работают и как реализовать их в Python с использованием популярного фреймворка, такого как TensorFlow или PyTorch. Также мы обсудим некоторые плюсы и минусы этой технологии.

GAN - это тип глубокой нейронной сети, которая состоит из двух основных компонентов: генератора и дискриминатора. Задача генератора состоит в создании новых данных, которые выглядят как обучающие данные, в то время как задача дискриминатора состоит в том, чтобы отличать реальные данные от поддельных, сгенерированных генератором. Генератор и дискриминатор обучаются состязательным образом, что означает, что они конкурируют друг с другом. Генератор пытается обмануть дискриминатор, выдавая более реалистичные данные, в то время как дискриминатор пытается поймать генератор, отклоняя поддельные данные. Таким образом, обе модели со временем совершенствуются, пока не достигнут равновесия, при котором генератор начнёт выдавать данные, неотличимые от реальных, а дискриминатор не сможет отличить их друг от друга.

Преимущество GAN перед другими методами генерации изображений заключается в том, что он не требуют каких-либо явных меток или правил для создания реалистичных данных. Ему нужен только достаточно большой набор данных из реальных изображений, чтобы учиться на них. GAN также могут генерировать разнообразные и новые данные, которых может не быть в обучающем наборе, например, новые лица или новые стили искусства. Ещё GAN можно комбинировать с другими методами, которые могут генерировать данные на основе некоторых входных данных или критериев, таких как текст или атрибуты.

Основная идея GAN заключается в использовании двух нейронных сетей, которые играют в кошки-мышки. Генеративная сеть принимает вектор случайного шума в качестве входных данных и выводит изображение. Сеть распознавания принимает изображение в качестве входных данных и выдает вероятность того, что изображение является реальным или поддельным. Генератор пытается максимизировать вероятность того, что его выходные данные будут классифицированы дискриминатором как реальные, в то время как дискриминатор пытается минимизировать эту вероятность.

Тренировочный процесс GAN включает в себя чередование двух этапов:

Шаг 1: Генератор исправлен, а дискриминатор обновлен. В дискриминатор поступает пакет реальных изображений из обучающего набора данных и пакет поддельных изображений, сгенерированных генератором. Цель дискриминатора - правильно классифицировать каждое изображение как реальное или поддельное. Функция потерь дискриминатора измеряет, насколько хорошо он выполняет эту задачу.
Шаг 2: Дискриминатор исправлен, а генератор обновлен. Генератор получает пакет векторов случайного шума и генерирует пакет поддельных изображений. Цель генератора - обмануть дискриминатор, заставив его думать, что его выходные данные реальны. Функция потерь генератора измеряет, насколько хорошо он выполняет эту задачу.

Процесс обучения продолжается до тех пор, пока обе сети не достигнут равновесия, при котором они не смогут совершенствоваться дальше. На этом этапе генератор должен быть способен создавать реалистичные изображения, которые трудно отличить от реальных человеческими глазами или любым другим классификатором.

GAN использовались для многих впечатляющих приложений в различных областях, таких как:

Создание реалистичных лиц знаменитостей / людей, которых не существует. Вы можете попробовать это сами, используя этот онлайн-инструмент: https://thispersondoesnotexist.com/
Создание реалистичных изображений произведений искусства / стилей. Вы можете попробовать это сами, используя этот онлайн-инструмент: https://deepart.io/
Создание реалистичных изображений текста / рукописного ввода. Вы можете попробовать это сами, используя этот онлайн-инструмент: https://fakewords.art/

Чтобы воспользоваться этими онлайн-инструментами, вам просто нужно нажать на ссылку и дождаться загрузки изображения. Вы можете обновлять страницу, чтобы каждый раз видеть новое изображение.

В этом разделе я покажу вам, как реализовать простую модель GAN на Python с помощью TensorFlow, популярного фреймворка для глубокого обучения. Код основан на этом руководстве, которому вы можете следовать для получения более подробной информации и объяснений. Цель этой модели GAN - сгенерировать изображения рукописных цифр, похожих на те, что взяты из набора данных MNIST, распространённого эталона для машинного обучения.

Во-первых, нам нужно импортировать некоторые библиотеки и модули, которые мы будем использовать:

# Import TensorFlow and other libraries import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

Далее нам нужно загрузить и предварительно обработать набор данных MNIST. Мы будем использовать только обучающие изображения размером 28x28 пикселей в оттенках серого. Мы нормализуем значения пикселей в диапазоне от -1 до 1 и изменим их форму, чтобы они были тензорами 28x28x1:

# Load and prepare the MNIST dataset (train_images, train_labels), (_, _) = keras.datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') train_images = (train_images - 127.5) / 127.5 # Normalize the images to [-1, 1]

Затем нам нужно определить некоторые гиперпараметры и константы, которые мы будем использовать для нашей модели:

# Define some constants BUFFER_SIZE = 60000 # Number of images to shuffle BATCH_SIZE = 256 # Batch size for training NOISE_DIM = 100 # Dimension of the noise vector for the generator NUM_EPOCHS = 50 # Number of epochs for training

Далее нам нужно создать объект TensorFlow dataset, который позволит нам эффективно перемешивать и паковать изображения:

# Create a TensorFlow dataset object train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)

Теперь мы готовы определить наши генераторные и дискриминаторные сети. Мы будем использовать Keras sequential API для построения их в виде стека слоев. Генеративная сеть примет вектор шума в качестве входных данных и выведет тензор изображения. Сеть распознавания примет тензор изображения в качестве входных данных и выведет скалярную вероятность того, что изображение является реальным или поддельным:

# Define the generator network def make_generator_model(): model = keras.Sequential() # Start with a dense layer that takes the noise vector as input and outputs a 7x7x256 tensor model.add(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(NOISE_DIM,))) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Reshape((7, 7, 256))) # Apply a transposed convolution layer that upsamples the tensor to 14x14x128 model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) # Apply another transposed convolution layer that upsamples the tensor to 28x28x64 model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) # Apply a final transposed convolution layer that outputs a 28x28x1 image tensor with tanh activation model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')) return model #Define the discriminator network def make_discriminator_model(): model = keras.Sequential() # Start with a convolution layer that takes the image tensor as input and outputs a 14x14x64 tensor model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[28, 28, 1])) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dropout(0.3)) # Apply another convolution layer that outputs a 7x7x128 tensor model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dropout(0.3)) # Apply a final dense layer that outputs a scalar probability with sigmoid activation model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid') return model

Далее нам нужно создать экземпляры наших моделей генератора и дискриминатора и определить их оптимизаторы и функции потерь. Мы будем использовать двоичную потерю перекрестной энтропии для обеих моделей и оптимизатора Adam со скоростью обучения 0,0002 и beta_1, равной 0,5:

# Create the generator and discriminator models generator = make_generator_model() discriminator = make_discriminator_model() # Define the optimizers and the loss function generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0002, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0002, beta_1=0.5) cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

Функция потерь для дискриминатора измеряет, насколько хорошо он может отличать реальные изображения от поддельных. Он сравнивает предсказания дискриминатора для реальных изображений с массивом из единиц, а предсказания дискриминатора для поддельных изображений - с массивом из 0:

# Define the discriminator loss function def discriminator_loss(real_output, fake_output): # Calculate the loss for real images real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output) # Calculate the loss for fake images fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) # Return the total loss total_loss = real_loss + fake_loss return total_loss

Функция потерь для генератора измеряет, насколько хорошо он может обмануть дискриминатор. Он сравнивает предсказания дискриминатора на поддельных изображениях с массивом из единиц:

# Define the generator loss function def generator_loss(fake_output): # Calculate the loss for fake images return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)

Наконец, нам нужно определить функцию шага обучения, которая обновит обе модели за одну итерацию. Мы будем использовать декоратор @tf.function для компиляции этой функции в график TensorFlow для более быстрого выполнения. Мы также будем использовать контекстный менеджер tf.GradientTape для записи градиентов обеих моделей и применения их с помощью их оптимизаторов:

# Define the training step function @tf.function def train_step(images): # Generate a batch of random noise vectors noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, NOISE_DIM]) # Use tf.GradientTape to record the gradients of both models with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: # Generate a batch of fake images using the generator generated_images = generator(noise, training=True) # Get the discriminator's predictions on real and fake images real_output = discriminator(images, training=True) fake_output = discriminator(generated_images, training=True) # Calculate the losses for both models gen_loss = generator_loss(fake_output) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) # Get the gradients of both models gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) # Apply the gradients using the optimizers generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))

Теперь мы готовы обучить нашу модель GAN. Мы будем использовать цикл для перебора количества эпох и пакетов изображений. Мы также будем использовать вспомогательную функцию для создания и сохранения некоторых изображений после каждой эпохи, чтобы мы могли видеть прогресс нашей модели:

# Define a helper function to generate and save images def generate_and_save_images(model, epoch, test_input): # Generate a batch of images using the model predictions = model(test_input, training=False) # Plot the images in a 4x4 grid fig = plt.figure(figsize=(4,4)) for i in range(predictions.shape[0]): plt.subplot(4, 4, i+1) plt.imshow(predictions[i, :, :, 0] * 127.5 + 127.5, cmap='gray') plt.axis('off') # Save the figure as an image file plt.savefig('image_at_epoch_{:04d}.png'.format(epoch)) plt.show() # Define a constant vector to use for generating images seed = tf.random.normal([16, NOISE_DIM]) # Train the GAN model for epoch in range(NUM_EPOCHS): # Loop over the batches of images for image_batch in train_dataset: # Update both models in one step train_step(image_batch) # Generate and save some images after each epoch generate_and_save_images(generator, epoch + 1, seed) # Generate and save some final images after the last epoch generate_and_save_images(generator, NUM_EPOCHS, seed)

GAN - это мощный и универсальный метод для генерации реалистичных данных с помощью глубокого обучения. Однако у них также есть некоторые ограничения и проблемы, которые необходимо решить. Вот некоторые из плюсов и минусов GANs :

Плюсы:

Может генерировать разнообразные и новые данные, которые могут отсутствовать в обучающем наборе данных или в реальности.
Не требуются какие-либо явные метки или правила для создания реалистичных данных. Им нужен только достаточно большой набор реальных данных, чтобы учиться на них.
Может комбинироваться с другими методами, которые могут генерировать данные на основе некоторых входных данных или критериев, таких как текст или атрибуты.
Имеет множество применений и потенциальных преимуществ в различных областях, таких как искусство, развлечения, безопасность, медицина и многое другое.

Минусы:

Его трудно обучать и отлаживать. Он часто страдает от таких проблем, как коллапс режима (когда генератор выдает только несколько типов данных), исчезающие градиенты (когда дискриминатор становится слишком хорошим и перестает обеспечивать полезную обратную связь с генератором) или нестабильность (когда генератор и дискриминатор колеблются между хорошей и плохой производительностью).
Требуется много вычислительных ресурсов и времени на обучение. Для эффективной работы ему необходим большой набор высококачественных реальных данных и мощный графический процессор.
Поднимает этические и социальные вопросы, касающиеся конфиденциальности, подлинности и ответственности. Он может быть использован в злонамеренных целях, таких как создание поддельных новостей, глубоких подделок или кража личных данных. Он также может создать путаницу или недоверие среди людей, которые, возможно, не смогут отличить, что настоящее, а что поддельное.

Я надеюсь, вам понравилась эта статья и вы узнали что-то новое и полезное. Если вы хотите попробовать GAN самостоятельно, вы можете воспользоваться некоторыми онлайн-инструментами или библиотеками, о которых я упоминал в этой статье.

Спасибо вам за чтение, и я надеюсь, что вы узнали что-то новое!

Статья была взята из этого источника:

uproger.com

Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода (с помощью GAN)?

Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода?

Что такое GAN и почему эта технология полезна?

Как работает GAN?

Некоторые примеры GAN в действии

Как реализовать GAN в Python?

Каковы плюсы и минусы GANs?

Заключение