Привет, Хабр! На связи Павел Серов из Cloud4Y. И сегодня поговорим про GAN — генеративно-состязательные сети. 

Представьте, что нейросети устроили настоящую гонку вооружений: одна (генератор) пытается создавать фейковые видео, а другая (дискриминатор) изо всех сил пытается распознать подделку. Это и есть GAN. В итоге генератор становится настолько крут, что его видео не отличишь от настоящих.

Хотите создать такую нейросеть для генерации видео? Например, чтобы превращать обычные лица в мультяшные? В статье покажу, как это сделать шаг за шагом, с помощью фреймворка VToonify.

Как устроены GAN

Пока генератор оттачивает мастерство, чтобы создать реалистичные видео, дискриминатор настраивает свой внутренний детектор лжи. Так они оба совершенствуются. И этот процесс длится до победного: генератор должен научиться создавать видео, которые не отличишь от настоящих! А после обучения? Просто скормите генератору новый «шум» — и он мгновенно выдаст вам свежий видеоролик из, казалось бы, полного хаоса.

Как создать генеративную видеомодель  

Весь процесс создания GAN разберём вживую. 

Для начала соберём «цифровой чемоданчик». И первым делом готовим рабочее место.

Берём Python (куда же без него!) и запасаемся библиотеками: ставим PyTorch для глубокого обучения:

pip install torch torchvision
NumPy:
pip install numpy
OpenCV:
pip install opencv-python
Matplotlib:
pip install matplotlib

Форсируем железо (или арендуем «танк»)

Anaconda + CUDA Toolkit — это как раз то, что нам надо. Ставим их, чтобы гонять обучение на GPU со скоростью света (ну, почти). Главное — скачиваем версии, совместимые с вашей видеокартой.

Лень возиться с «железками»? Добро пожаловать в Cloud4Y — ваше готовое решение с мощными GPU в облаке. Просто берём и применяем.

Дальше готовим «топливо»: без данных – никуда

Вам понадобятся картинки или видео, на которых нейросеть будет учиться своему волшебству. Хотите мультяшные лица? Значит, ищем (или создаём!) набор с реальными лицами и их мультяшными «двойниками». Чем качественнее «топливо», тем круче результат! Помните: нейросеть — как художник, ей нужны хорошие образцы.

Проектируем архитектуру модели

Архитектура модели — это всё равно что чертёж для нашего проекта. От неё зависит ВСЁ: плавность видео, качество картинки и стиль. 

Видео — это ЛЕНТА кадров, связанных во времени, и наш «движок» должен это понимать. Поэтому под капот часто ставят CNN, чтобы видеть детали внутри каждого кадра, и RNN, чтобы помнить, что было секунду назад, и создавать плавные переходы.

Наш фаворит — VToonify от MMLab@NTU. Он создан для топовых мультяшных портретов в видео. Его сила — в умном гибриде: гибкость Image Translation (работает с видео любого размера) и мощь StyleGAN (сверхчеткое разрешение + точечный контроль стиля).

Секрет VToonify — в движке StyleGAN и тюнингует его: добавляет «сканер» (Энкодер) для анализа вашего видео и «супер-генератор», создающий мультяшную версию с сохранением всех деталей (брови, родинки!) и полным подчинением стилю. А полностью сверточная архитектура — гарантия плавности при любом разрешении.

Есть две версии: базовый и быстрый VToonify-T (Turbo) на движке от Toonify и наш выбор — продвинутый VToonify-D (Deluxe) с DualStyleGAN для тончайшей настройки (фон, сложные эффекты). Именно его мы и будем собирать!

Наши действия просты:

1. Прокладываем «маршрут». Например, реальное лицо на входе → Плавный мультяшный шедевр на выходе. 

2. Берём мощную основу StyleGAN.

3. Интегрируем «модули»: ставим энкодер-сканер и генератор-волшебник — дуэт, превращающий реальность в мульт.

   Пример кода для сети энкодера:

num_styles = int(np.log2(out_size)) * 2 - 2
encoder_res = [2**i for i in range(int(np.log2(in_size)), 4, -1)]
self.encoder = nn.ModuleList()
self.encoder.append(
nn.Sequential(
nn.Conv2d(img_channels+19, 32, 3, 1, 1, bias=True),
nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(32, channels[in_size], 3, 1, 1, bias=True),
nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)))
for res in encoder_res:
in_channels = channels[res]
if res > 32:
out_channels = channels[res // 2]
block = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 2, 1, bias=True),
nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, 1, 1, bias=True),
nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True))
self.encoder.append(block)
else:
layers = []
for _ in range(num_res_layers):
layers.append(VToonifyResBlock(in_channels))
self.encoder.append(nn.Sequential(*layers))
block = nn.Conv2d(in_channels, img_channels, 1, 1, 0, bias=True)
self.encoder.append(block)

Для создания генератора можно обратиться к официальному репозиторию проекта на GitHub.

Обучение модели  

Для начала импортируем необходимые модули:

import argparse
import math
import random

Далее задаём параметры обучения: количество итераций, размер батча, скорость обучения, интервалы сохранения контрольных точек и др.

Пример настройки аргументов:

self.parser = argparse.ArgumentParser(description="Train VToonify-D")
self.parser.add_argument("--iter", type=int, default=2500, help="total training iterations")
self.parser.add_argument("--batch", type=int, default=9, help="batch sizes for each gpus")
self.parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0001, help="learning rate")
self.parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0, help="local rank for distributed training")
self.parser.add_argument("--start_iter", type=int, default=0, help="start iteration")
self.parser.add_argument("--save_every", type=int, default=25000, help="interval of saving a checkpoint")
self.parser.add_argument("--save_begin", type=int, default=35000, help="when to start saving a checkpoint")
self.parser.add_argument("--log_every", type=int, default=300, help="interval of saving a checkpoint")

Затем необходимо предварительно обучить сеть энкодера:

def pretrain(args, generator, g_optim, g_ema, parsingpredictor, down, directions, styles, device):
pbar = range(args.iter)
if get_rank() == 0:
pbar = tqdm(pbar, initial=args.start_iter, dynamic_ncols=True, smoothing=0.01)
recon_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
loss_dict = {}
if args.distributed:
g_module = generator.module
else:
g_module = generator
accum = 0.5 ** (32 / (10 * 1000))
requires_grad(g_module.encoder, True)
for idx in pbar:
i = idx + args.start_iter
if i > args.iter:
print("Done!")
break

После этого обучаем генератор и дискриминатор на парных данных:

def train(args, generator, discriminator, g_optim, d_optim, g_ema, percept, parsingpredictor, down, pspencoder, directions, styles, device):
pbar = range(args.iter)
if get_rank() == 0:
pbar = tqdm(pbar, initial=args.start_iter, smoothing=0.01, ncols=130, dynamic_ncols=False)
d_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
g_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
grec_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
gfeat_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
temporal_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
gmask_loss = torch.tensor(0.0, device=device)
loss_dict = {}
surffix = '_s'
if args.fix_style:
surffix += '%03d'%(args.style_id)
surffix += '_d'
if args.fix_degree:
surffix += '%1.1f'%(args.style_degree)
if not args.fix_color:
surffix += '_c'
if args.distributed:
g_module = generator.module
d_module = discriminator.module
else:
g_module = generator
d_module = discriminator

В этой функции создаются различные тензоры потерь для генератора и дискриминатора, затем в цикле происходит вычисление и минимизация этих потерь с помощью алгоритма обратного распространения ошибок.

Оценка и доработка модели  

Как понять, что наша «нейромодель» готова? Проводим тест-драйв.

Смотрим качество: насколько реалистичны/стильны видео? SSIM, MSE, PSNR — наши цифровые «измерительные приборы». Но главное – оцениваем рендеры.

Замеряем эффективность: сколько ресурсов тратит модель? Не слишком ли долго генерит?

Ищем слабые места. Смотрим, где мультяшка дёргается, а где теряет родинку.

Нашли ошибки? Поправляем. Тонко настраиваем:

• крутим гиперпараметры;

• пробуем новые функции потерь;

• меняем оптимизатор.

Наша цель — найти идеальный баланс между качеством и скоростью.

Разработка веб-интерфейса  

Хотите предложить нейросеть пользователям? Нужна удобная система управления.

Проектируем интерфейс: где будут кнопки выбора стиля («Дисней», «Аниме»)? Как регулировать степень мультяшности? Продумываем цвета, шрифты, кнопки.

• Собираем фронтенд: верстаем. Главное — интуитивность.

• Тестируем жёстко: ловим баги, ускоряем загрузку.

Совет: не хотите глубоко в JS? Используйте Gradio — соберёте рабочий UI под Python буквально за вечер!

Развёртывание  

Выводим модель в «боевой режим»:

• готовим инфраструктуру: сервер с GPU или облако (типа Cloud4Y). Настраиваем железо и софт.

• интегрируем: подключаем модель к веб-интерфейсу или мобильному приложению.

• настраиваем потоки данных: смотрим, как видео будет загружаться и куда сохраняться.

Запускаем! Теперь любой может залить свое видео и получить мультяшку.

Заключение  

Создание генеративной видеомодели — сложный, но увлекательный путь: от данных и архитектуры (часто на базе GAN/VAE) через обучение и оценку до интерфейса и запуска. Генеративное видео — это не магия, а продуманная инженерия. 

Как видим, отрасль стремительно развивается в трёх ключевых направлениях:

• от картинок к плавным видео: технологии вроде VToonify берут мощь StyleGAN и адаптируют ее для динамичных, высококачественных роликов — никаких дёрганых мультяшек.

• прокачка стиля и качества: контроль становится тоньше некуда — от фона до мимики. Хочешь — лёгкий набросок, хочешь — диснеевский шедевр.

• генерить всё проще и быстрее: появляются новые модели, требующие меньше данных и ресурсов. Скоро любой сможет создавать свои мультяшки за пару кликов.

Самое время применять новые технологии в творчестве. Используйте фреймворки вроде VToonify — понимание процесса у вас уже есть. Вы точно знаете, как собрать свою «машину» для мультяшных трансформаций.