17章 GAN：遂にパソコンが画像を創造しだした！？

2023年2月4日 23:48

はじめに

シリーズ「Python機械学習プログラミング」の紹介

本シリーズは書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」（初版第1刷）に関する記事を取り扱います。
この書籍のよいところは、Pythonのコードを動かしたり、アルゴリズムの説明を読み、ときに数式を確認して、包括的に機械学習を学ぶことができることです。
Pythonで機械学習を学びたい方におすすめです！
この記事では、この書籍のことを「テキスト」と呼びます。

記事の内容

この記事は「第17章新しいデータの合成－敵対的生成ネットワーク」の3種類のGAN（敵対的生成ネットワーク）が自動生成した手書き数字画像を比べてみます。すべてGoogle Colab環境のGPUを使用しました。

17章のダイジェスト

17章では、敵対的生成ネットワーク（GAN）を学び、新しい画像の生成に取り組みます。
まずは、GANの仕組みを図解などを用いて理解します。
画像生成器が生み出した新しい画像（つまりフェイク画像）を画像識別器が本物か偽物かを判定します。生成器が本物そっくりさんを生み出すように学習し、識別器が本物そっくりな偽物を摘発するように学習して、お互いに切磋琢磨しながら、生成器が生み出す画像の精度向上を目指します。
続いて、MNIST手書き数字をお手本にして、PyTorchで次の3つのアーキテクチャを実装して、新しい手書き数字画像を生成します。
①vanilla GAN：オリジナルバージョンの敵対的生成ネットワーク
②DCGAN：ディープ畳み込みGAN
③WGAN：ワッサースタインGAN
本章のコードはGPU利用を前提としており、テキストにはGoogle Colabの使い方のレクチャーが掲載されています。

手書き数字風の画像を次々と生み出す！

1. 訓練の概要

MNIST手書き数字の訓練データ60,000個を学習した画像生成器が、新しい手書き風画像を生成します。
画像を描くAIの初歩的なモデルになります。
訓練は100エポック実施します。

学習に用いる「MNIST手書き数字」は、11章、12章、13章、14章でも利用したおなじみのデータセットです。
画像データは28ｘ28のグレースケールです。
MNIST手書き数字データベースの公式サイトはこちらです。

過去の記事でも取り扱いました。よかったら覗いていってください！

17章ではGoogle Colabをフル活用します。

テキストの17.2.1を参考にして、Google ColabとGoogleドライブを使えるように設定しましょう。
特に重要なGoogle ColabのGPU設定は次のようにします。
メニュー＞ランタイム
＞ランタイムのタイプを変更＞ノートブックの設定
＞ハードウェアアクセラレータ＞GPU

2. vanilla GANバージョン

モデルの概要
最初のアーキテクチャはvanilla GANと呼ばれる、GANが登場したときのオリジナルに近いモデルです。
全結合層をベースにした生成器と識別器のモデルです。

# 生成器ネットワークモデル gen_model
Sequential(
    (fc_g0): Linear(in_features=20, out_features=100, bias=True) 
    (relu_g0): LeakyReLU(negative_slope=0.01)
    (fc_g1): Linear(in_features=100, out_features=784, bias=True) 
    (tanh_g): Tanh() 
)

# 識別器ネットワークモデル disc_model
Sequential(
    (fc_d0): Linear(in_features=784, out_features=100, bias=False)
    (relu_d0): LeakyReLU(negative_slope=0.01)
    (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (fc_d1): Linear(in_features=100, out_features=1, bias=True)
    (Sigmoid): Sigmoid()
)

訓練処理
訓練時間は約22分。すんなりと処理が進行した印象です。

生成した画像のサンプル
砂嵐のような粗さで、ぼんやりした輪郭の画像になりました。
数字だと言われたら数字に見える、そんなレベルです。

3. DCGANバージョン

モデルの概要
DCGANのモデルは、転置畳み込み層（ConvTranspose2d）とバッチ正規化（BatchNorm2d）を取り入れたものです。

# 生成器ネットワークモデル gen_model
Sequential(
    (0): ConvTranspose2d(100, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), bias=False)
    (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (2): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (3): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (5): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (6): ConvTranspose2d(64, 32, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (7): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (8): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (9): ConvTranspose2d(32, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (10): Tanh()
)

# 識別器ネットワークモデル disc_model
Discriminator(
  (network): Sequential(
    (0): Conv2d(1, 32, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (2): Conv2d(32, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (3): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (6): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (8): Conv2d(128, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), bias=False)
    (9): Sigmoid()
  ) 
)

訓練処理
訓練時間は36分17秒。まずまずの速度で処理が進行した印象です。

生成した画像のサンプル
100エポック時の画像はかなり手書き数字に近いように見えます。
８，１，２，７，７でしょうか。

4. WGANバージョン

モデルの概要
WGANのモデルは、EM距離と勾配ペナルティを取り入れています。

# 生成器ネットワークモデル gen_model
Sequential(
    (0): ConvTranspose2d(100, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), bias=False)
    (1): InstanceNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
    (2): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (3): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (4): InstanceNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
    (5): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (6): ConvTranspose2d(64, 32, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (7): InstanceNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
    (8): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (9): ConvTranspose2d(32, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (10): Tanh()
)

# 識別器ネットワークモデル disc_model
DiscriminatorWGAN(
  (network): Sequential(
    (0): Conv2d(1, 32, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (2): Conv2d(32, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (3): InstanceNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
    (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (6): InstanceNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
    (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2)
    (8): Conv2d(128, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), bias=False)
    (9): Sigmoid()
  )
)

訓練処理
訓練時間は2時間50分43秒。
かなり時間がかかりました。
Google Colabの90分対策が必要です。

生成した画像のサンプル
はっきりと手書き数字に見えるレベルに至ったように感じます。
７，８，３，１，２でしょう。
この技術の延長線上には、コンピュータが自ら絵画や写真を描く「AI画伯」があるのかもしれません。

5. 訓練データの保存

モデルの保存
訓練したモデルを生成器と識別器の別に保存しておきましょう。
次のコードは、WGANの生成器／識別器をGoogleドライブに保存するサンプルコードです。

# WGAN 手書き文字画像生成：モデルの保存
# generator
path_g = '/content/drive/MyDrive/保存先フォルダ/wgan_gen.pt'
torch.save(gen_model, path_g)
# discriminator
path_d = '/content/drive/MyDrive/保存先フォルダ/wgan_disc.pt'
torch.save(disc_model, path_d)

サンプル画像データの保存
生成器が生み出した画像データはリスト形式で次の変数に保持されています。
・vanilla GAN：epoch_samples
・DCGAN：epoch_samples
・WGAN：epoch_samples_wgan
このリストデータを保存しておけば、いつでもテキストのコードを用いて、手書き数字画像を再表示できます。
次のコードは、pickleを用いて、WGANの画像リストデータをバイナリでGoogleドライブにて保存／再読み込みするサンプルコードです。

# WGAN 手書き文字画像生成：画像サンプルlistの保存
import pickle
path_p = '/content/drive/MyDrive/保存先フォルダ/wgan_image_sample_list.pkl'
with open(path_p, 'wb') as f:
    pickle.dump(epoch_samples_wgan, f)

# DCGAN 手書き文字画像生成：画像サンプルlistの読み込み
import pickle
path_p = '/content/drive/MyDrive/保存先フォルダ/wgan_image_sample_list.pkl'
with open(path_p, 'rb') as f:
    new_epoch_samples_wgan = pickle.load(f)

まとめ

今回は、Google Colab環境でGPUを利用して、GANによる画像生成タスクに取り組みました。
何か新しいものを生み出すタスクを実装して「これぞAI」と言えるようなモデル作りを体感できた気がします。
一方で、前回のテキスト生成、今回の画像生成を体験してみて、コスト・時間をかければ本物そっくりの「フェイクを生み出せてしまう」という事実に、今までよりも深くタッチできた気がします。
漠然とした不安のようなものが残りました。

# 今日の一句
print('「この文章は偽物である」は本物の文章か？')

楽しくPython機械学習プログラミングを学びましょう！

おまけ数式

noteでは数式記法を利用できます。
今回はEM距離の式を紹介します。
EM距離は、分布$${P(x)}$$と$${Q(x)}$$の非類似度を計測する方法の1つです。

$$
EM(P,Q)=\displaystyle \inf_{\gamma \in \prod(P,Q)} E_{(u,v) \in \gamma}(||u-v||)
$$

$${\prod(P,Q)}$$は周辺分布が$${P}$$と$${Q}$$になる全ての同時分布の集合です。
$${\gamma(u,v)}$$は分布$${u}$$から分布$${v}$$への輸送計画（変換方法）です。

おわりに

AI・機械学習の学習でおすすめの書籍を紹介いたします。
「AI・データサイエンスのための図解でわかる数学プログラミング」

ビジネスの現場では今後、数学的知識の必要度が高くなると言われています。
この書籍は、図解によって数学的な考え方を直感的に説明し、Pythonのコードを動かしてみて計算を体感することを目的に書かれています。
カバーする領域は、確率統計、機械学習、数理最適化、数値シミュレーション、深層学習です。
なんとか数学的な知識を獲得したくて、現在、ゆっくり読んでいます。
Pythonコードを動かして数式の気持ちに迫ってみたいです。
特に、テキストの範囲外である数理最適化・数値シミュレーションに取り組もうと思っています。

最後まで読んでくださり、ありがとうございました。

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