StyleGANをKerasで実装する方法

3月 4, 2023

StyleGANは、TensorFlowで実装されており、Kerasでの実装は公式に提供されていません。しかし、TensorFlow Keras APIを使用してStyleGANを実装することができます。以下は、StyleGANの実装手順の概要です。

1. 必要なライブラリをインポートします。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

2. GeneratorとDiscriminatorのモデルを定義します。

# 生成器モデル
def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(4*4*1024, use_bias=False, input_shape=(100,)))
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Reshape((4, 4, 1024)))
    assert model.output_shape == (None, 4, 4, 1024) # 注意: batch size によって出力形状が異なる

    model.add(layers.Conv2DTranspose(512, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 8, 8, 512)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(256, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 16, 16, 256)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 32, 32, 128)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(3, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
    assert model.output_shape == (None, 64, 64, 3)

    return model

# 識別器モデル
def make_discriminator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same',
                                     input_shape=[64, 64, 3]))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Conv2D(256, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Conv2D(512, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
    model.add(layers.LeakyReLU())
    model.add(layers.Dropout(0.3))

    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(1))

    return model

3. トレーニングデータを読み込みます。

# データの前処理
(train_images, train_labels), (_, _) = tf.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  # 画像を[-1, 1]の範囲に正規化
BUFFER_SIZE = 60000
BATCH_SIZE = 256
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)

4. トレーニングのための損失関数を定義します。

cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)

def discriminator_loss(real_output, fake_output):
    real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)
    fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)
    total_loss = real_loss + fake_loss
    return total_loss

def generator_loss(fake_output):
    return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)

5. オプティマイザを定義します。

generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

6. トレーニングを行います。

EPOCHS = 100
noise_dim = 100
num_examples_to_generate = 16

# 生成器を初期化
generator = make_generator_model()

# ノイズから画像を生成
def generate_and_save_images(model, epoch, test_input):
    # テスト入力を生成
    predictions = model(test_input, training=False)
    # 画像を[-1, 1]の範囲に正規化
    predictions = (predictions + 1) / 2.0
    # 4x4のグリッドに画像をプロット
    fig = plt.figure(figsize=(4,4))
    for i in range(predictions.shape[0]):
        plt.subplot(4, 4, i+1)
        plt.imshow(predictions[i, :, :, 0], cmap='gray')
        plt.axis('off')

    # 画像を保存
    plt.savefig('image_at_epoch_{:04d}.png'.format(epoch))
    plt.show()

# トレーニングループ
def train(dataset, epochs):
    for epoch in range(epochs):
        for image_batch in dataset:
            # ノイズを生成
            noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim])

            with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
                # 画像を生成
                generated_images = generator(noise, training=True)

                # 識別器での識別結果
                real_output = discriminator(image_batch, training=True)
                fake_output = discriminator(generated_images, training=True)

                # 損失を計算
                gen_loss = generator_loss(fake_output)
                disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)

            # 勾配を計算
            gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss,

以上です。お疲れさまでした。