使用变分自编码器（VAE）控制人脸属性生成人脸图片

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使用VAE生成人脸图片

变分自编码器(VAE)的基础知识参考博文《变分自编码器（VAE）详解与实现（采用TensorFlow2实现）》。作为VAE的应用，我们将使用VAE生成一些可控制属性的人脸图片。可用的人脸数据集包括：

Celeb A: 这是在学术界很流行的数据集，因为它包含面部特征的注释，不能用于商业用途。
Flickr-Faces-HQ Dataset, FFHQ: 该数据集可免费用于商业用途，并包含高分辨率图像。

网络架构

网络的输入形状为(112,112,3)，可以在数据预处理时调整图片尺寸。由于数据集较复杂，可以增加滤波器数量以增加网络容量。因此，编码器中的卷积层如下：

a) Conv2D(filters = 32, kernel_size=(3,3), strides = 2)
b) Conv2D(filters = 32, kernel_size=(3,3), strides = 2)
c) Conv2D(filters = 64, kernel_size=(3,3), strides = 2)
d) Conv2D(filters = 64, kernel_size=(3,3), strides = 2)
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人脸重建

让我们先看一下VAE的重构图像效果：

重建图片

尽管重建的图片并不完美，但它们至少看起来不错。 VAE设法从输入图像中学习了一些特征，并使用它们来绘制新的面孔。可以看出，VAE可以更好地重建女性面孔。这是由于Celeb_A数据集中女性的比例较高。这也就是为什么男性的肤色更趋向年轻、女性化。

观察图像背景，由于图像背景的多样性，因此编码器无法将每个细节编码至低维度，因此我们可以看到VAE对背景颜色进行编码，而解码器则基于这些颜色创建模糊的背景。

生成新面孔

为了生成新图像，我们从标准的高斯分布中采样随机数，并将传递给解码器：

z_samples = np.random.normal(loc=0., scale=1, size=(image_num, z_dim))
images = vae.decoder(z_samples.astype(np.float32))
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但，某些生成的面孔看起来太恐怖了！

生成新面孔

我们可以使用采样技巧来提高图像保真度。

采样技巧

可以看到，训练后的VAE可以很好地重建人脸。但，随机抽样潜变量生成的图像中存在问题。为了调试该问题，将数据集中图像输入到VAE解码器中，以获取潜在空间的均值和方差。然后，绘制了每个潜在空间变量的均值：

分布情况

从理论上讲，它们应该以0为均值且方差为1，但随机采样的样本并不总是与解码器期望的分布匹配。这是采样技巧技巧的地方，收集潜在变量的平均标准差（一个标量值），该标准差用于生成正态分布的样本（200维）。然后，在其中添加了平均均值（200个维度）。

yep，现在生成的图片看起来好多了！

生成图片

接下来，将介绍如何进行面部属性编辑，而不是生成随机的面孔。

控制人脸属性

潜在空间

本质上，潜在空间意味着潜在变量的每个可能值。在我们的VAE中，它是200个维度的向量（或者称200个变量）。我们希望每个变量都包含独特的语义，例如z[0]代表眼睛，z[1]代表眼睛的颜色，依此类推，事情从来没有那么简单。假设信息是在所有潜在向量中编码的，就可以使用向量算术探索潜在空间。

属性控制

使用一个二维示例解释属性控制的原理。假设现在在地图上的(0,0)点，而目的地位于(x, y)。因此，朝目的地的方向是(x-0, y-0)除以(x, y)的L2范数，可以将方向表示为(x_dot, y_dot)。因此，每次移动(x_dot, y_dot)时，都在朝着目的地移动。每次移动(-2 * x_dot, -2 * y_dot)时，将以两倍的步幅远离目的地。

类似的，如果我们知道了微笑属性的方向向量，则可以将其添加到潜在变量中以使人脸附加微笑属性：

new_z_samples = z_samples +  smiling_magnitude*smiling_vector
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smile_magnitude是我们设置的标量值，因此下一步是找出获取smile_vector的方法。

查找属性向量

Celeb A数据集附带每个图像的面部属性注释。标签是二进制的，指示图像中是否存在特定属性。我们将使用标签和编码的潜在变量来找到我们的方向向量：

使用测试数据集或训练数据集中的样本，并使用VAE解码器生成潜矢量。
将潜在向量分为两组：具有（正向量）或不具有（负向量）的我们感兴趣的一个属性。
分别计算正向量和负向量的平均值。
通过从平均正向量中减去平均负向量来获取属性方向向量。

在预处理函数中，返回我们感兴趣的属性的标签。然后，使用lambda函数映射到数据管道：

def preprocess_attrib(sample, attribute):
    image = sample['image']
    image = tf.image.resize(image, [112,112])
    image = tf.cast(image, tf.float32)/255.
    return image, sample['attributes'][attribute]
ds = ds.map(lambda x: preprocess_attrib(x, attribute))
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