这是一篇总结文，总结我看过的几篇用GAN做图像翻译的文章的“套路”。

首先，什么是图像翻译？

为了说清楚这个问题，下面我给出一个不严谨的形式化定义。我们先来看两个概念。第一个概念是图像内容(content)  ，它是图像的固有内容，是区分不同图像的依据。第二个概念是图像域(domain)，域内的图像可以认为是图像内容被赋予了某些相同的属性。举个例子，我们看到一张猫的图片，图像内容就是那只特定的喵，如果我们给图像赋予彩色，就得到了现实中看到的喵；如果给那张图像赋予铅笔画属性，就得到了一只“铅笔喵”。喵~

图像翻译是指图像内容从一个域迁移到另一个域，可以看成是图像移除一个域的属性 ，然后赋予另一个域的属性 。我们用和来表示域和域的图像，图像翻译任务即可以定义为，寻找一个合适的变换使得

当然，还有一种图像翻译，在翻译的时候会把图像内容也换掉，下面介绍的方法也适用于这种翻译，这种翻译除了研究图像属性的变化，还可以研究图像内容的变化，在这里就不做讨论了。

常见的GAN图像翻译方法

下面简单总结几种GAN的图像翻译方法。

• pix2pix

简单来说，它就是跟cGAN。Generator的输入不再是noise，而是图像。

• CycleGAN/DualGAN/DiscoGAN

要求图像翻译以后翻回来还是它自己，实现两个域图像的互转。

• DTN
  

用一个encoder实现两个域的共性编码，通过特定域的decoder解码，实现图像翻译。

• FaderNets
  

用encoder编码图像的内容，通过喂给它不同的属性，得到内容的不同表达。

• IcGAN
  

依靠cGAN喂给它不同属性得到不同表达的能力，学一个可逆的cGAN以实现图想到图像的翻译（传统的cGAN是编码+属性到图像的翻译）。

• GeneGAN
  

将图像编码成内容和属性，通过交换两张图的属性，实现属性的互转。

• Face Age-cGAN
  

这篇是做同个人不同年龄的翻译。依靠cGAN喂给它不同属性（年龄）得到不同年龄的图像的能力，学cGAN的逆变换以得到图像内容的编码，再通过人脸识别系统纠正编码，实现保id。

图像翻译方法的完备性

我认为一个图像翻译方法要取得成功，需要能够保证下面两个一致性（必要性）：

• Content consistency（内容一致性）

• Domain consistency（论域一致性）

此外，我们也似乎也可以认为，满足这两点的图像翻译方法是能work的（充分性）。

我把上述两点称为图像翻译方法的完备性，换句话说，只要一个方法具备了上述两个要求，它就应该能work。关于这个完备性的详细论述，我会在以后给出。

下面，我们来看一下上述几种方法是如何达成这两个一致性的。

内容一致性

我把它们实现内容一致性的手段列在下面的表格里了。

这里有两点需要指出。

其一，有两个方法（IcGAN和Face Age-cGAN）依靠cGAN的能力，学cGAN的逆映射来实现图像换属性，它们会有多个训练阶段，不是端到端训练的方法。而cGAN训练的好坏，以及逆映射的好坏对实验结果影响会比较大，经过几个阶段的训练，图像的内容损失会比较严重，实际中我们也可以观察到 IcGAN 的实验效果比较差。Face Age-cGAN通过引入人脸识别系统识别结果相同的约束，能够对内容的编码进行优化，可以起到一些缓解作用。

其二，DTN主要依靠TID loss来实现内容的一致性，而编码一般来说是有损的，编码相同只能在较大程度上保证内容相同。从DTN的emoji和人脸互转的实验我们也可以看出，emoji保id问题堪忧，参看下图。

论域一致性

论域一致性是指，翻译后的图像得是论域内的图像，也就是说，得有目标论域的共有属性。用GAN实现的方法，很自然的一个实现论域一致性的方法就是，通过discriminator判断图像是否属于目标论域。

上述几种图像翻译的方法，它们实现论域一致性的手段可以分为两种，参见下表。

此外，可以看到，FaderNets实现两个一致性的方法都是剥离属性和内容，而实现剥离手段则是对抗训练。编码层面的对抗训练我认为博弈双方不是势均力敌，一方太容易赢得博弈，不难预料到它的训练会比较tricky，训练有效果应该不难达成，要想得到好的结果是比较难的。目前还没有看到能够完美复现的代码。文章的效果太好，好得甚至让人怀疑。

最后的最后，放一个歌单，听说听这个歌单炼丹会更快哦。

参考文献

1. Isola P, Zhu J Y, Zhou T, et al. Image-to-image translation with conditional adversarial networks[J]. arXiv preprint arXiv:1611.07004, 2016.

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4. Kim T, Cha M, Kim H, et al. Learning to discover cross-domain relations with generative adversarial networks[J]. arXiv preprint arXiv:1703.05192, 2017.

5. Taigman Y, Polyak A, Wolf L. Unsupervised cross-domain image generation[J]. arXiv preprint arXiv:1611.02200, 2016.

6. Zhou S, Xiao T, Yang Y, et al. GeneGAN: Learning Object Transfiguration and Attribute Subspace from Unpaired Data[J]. arXiv preprint arXiv:1705.04932, 2017.

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10. Perarnau G, van de Weijer J, Raducanu B, et al. Invertible Conditional GANs for image editing[J]. arXiv preprint arXiv:1611.06355, 2016.

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