QC-StyleGAN2: Mô Hình Sinh Đối Nghịch Tùy Biến Chất Lượng Đầu Ra

• Tác giả: Nguyễn Viết Thành Đạt
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Văn Cường
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: QC-StyleGAN2: Mô Hình Sinh Đối Nghịch Tùy Biến Chất Lượng Đầu Ra
• Loại tài liệu: đồ án
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI GIỚI THIỆU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về bài toán về chủ đề nghiên cứu
• 1.2. Học tập có giám sát và không giám sát. Giới thiệu mạng nơ-ron (Artificial Neural Network). Mô hình mạng nơ-ron tổng quát
• 1.3. Mạng Perceptron nhiều lớp (Multilayer perceptron). Convolutional neural network
• 1.4. Generative Adversarial Networks. Các nghiên cứu liên quan về GAN
• 1.5. Mạng sinh đối nghịch. Mạng sinh đối nghịch có điều kiện - CGAN. Học không giám sát với mạng sinh đối nghịch sử dụng mạng nơ-ron tích chập - DCGAN
• 1.6. Các cải tiến của mạng sinh đối nghịch có điều kiện (GAWWN, StackGAN). Sự phát triển liên tục của GAN để cải thiện chất lượng, độ ổn định và sự thay đổi. Kiến trúc mô hình sinh dựa trên phong cách - StyleGAN. Huấn luyện mạng sinh đối nghịch với dữ liệu hạn chế - StyleGAN2-ADA
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH SINH ĐỐI NGHỊCH VỚI TÙY BIẾN CHẤT LƯỢNG ĐẦU RA QC-StyleGAN2
• 2.1. Kiến trúc mạng sinh đối nghịch QC-StyleGAN2. Tập dữ liệu Flickr-Faces-HQ (FFHQ). Tiền xử lý dữ liệu. Tạo dữ liệu hình ảnh suy giảm chất lượng. Mô hình sinh G. Mô hình phân biệt D
• 2.2. Mô hình phân biệt theo cặp D Đối với các chỉ số đánh giá GAN. Khoảng cách khởi đầu Frechet. PPL - Độ dài đường dẫn cảm nhận
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Kết quả thực nghiệm
• 3.2. Công cụ và thiết bị phần mềm để đào tạo đánh giá mô hình GAN. Kết quả tùy biến chất lượng hình ảnh đầu ra từ mô hình sinh. Tái tạo hình ảnh bằng cách đưa hình ảnh về không gian tiềm ẩn. PTI - Điều chỉnh tổng thể dựa trên tiềm ẩn. Kết quả tái tạo hình ảnh QC-StyleGAN2
• PHỤ LỤC TỪ VIẾT TẮT
• PHỤ LỤC TỪ NGỮ TIẾNG ANH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. QC StyleGAN2 Tổng Quan Mô Hình Sinh Đối Nghịch Mới Nhất

Các mô hình học máy, đặc biệt là mô hình sinh đối nghịch (GAN), đang thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng nghiên cứu. Công nghệ này mở ra nhiều hướng mới trong thao tác hình ảnh, từ chuyển đổi ảnh giữa các miền, thay đổi phong cách, đến chỉnh sửa thuộc tính. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây thường tập trung vào tái tạo và xử lý ảnh chất lượng cao. Do đó, hiệu quả của chúng giảm sút khi đối diện với dữ liệu ảnh thực tế chất lượng thấp, chịu ảnh hưởng của nhiễu, mờ, hoặc bề hạt do nén ảnh. Đồ án này đề xuất một mô hình sinh đối nghịch mới, QC-StyleGAN2, nhằm giải quyết vấn đề này, đặc biệt khi đầu vào là hình ảnh chất lượng thấp như ảnh có độ phân giải thấp, mờ, nhiễu hay có định dạng JPEG. QC-StyleGAN2 phát triển dựa trên StyleGAN2 – một mô hình sinh đối nghịch được thiết kế đặc thù để sinh ảnh chất lượng cao và độ phân giải lớn. Điểm khác biệt là QC-StyleGAN2 có khả năng tùy biến đầu vào để thu được ảnh sắc nét hoặc kém chất lượng tùy theo nhu cầu.

1.1. Giới thiệu Mô Hình Sinh Đối Nghịch GAN và Ứng Dụng

Mô hình sinh đối nghịch (GAN) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy, đặc biệt là học không giám sát. GAN cung cấp một phương pháp hiệu quả để phân tích và hiểu dữ liệu không được gán nhãn. Ý tưởng cốt lõi của GAN là nắm bắt phân phối xác suất bên trong dữ liệu để tạo ra dữ liệu tương tự. Theo tài liệu nghiên cứu, điều này có thể được sử dụng để lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu nhanh chóng, cũng như thực hiện nhiều tác vụ khác. GAN đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng trực quan, nhận dạng và tạo giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot. Trong đó có thể kể đến các ứng dụng như kiểm soát thuộc tính hình ảnh tạo ra; Single image super-resolution; sáng tạo mỹ thuật; hoặc các ứng dụng chuyền đổi ảnh này sang anh khác.

1.2. Vấn Đề Với Ảnh Chất Lượng Kém Động Lực Phát Triển QC StyleGAN2

Các phương pháp xử lý ảnh hiện tại thường gặp khó khăn khi đối mặt với ảnh chất lượng kém do nhiễu, mờ, hoặc nén JPEG. StyleGAN2, mặc dù mạnh mẽ trong việc tạo ảnh chất lượng cao, lại không tối ưu cho việc xử lý ảnh đầu vào chất lượng thấp. Điều này tạo ra một khoảng trống trong nghiên cứu và ứng dụng thực tế. QC-StyleGAN2 ra đời để giải quyết vấn đề này, mang lại khả năng tùy biến chất lượng ảnh, đồng thời tái tạo ảnh chất lượng cao từ ảnh đầu vào chất lượng thấp. Bài toán đặt ra là làm sao tùy biến đầu vào để thu được ảnh sắc nét hoặc kém chất lượng tùy theo nhu cầu, và đặc biệt là có thể tái tạo lại ảnh chất lượng cao từ ảnh chất lượng thấp đầu vào.

II. Giải Pháp QC StyleGAN2 Kiến Trúc và Phương Pháp Tùy Biến

QC-StyleGAN2 được xây dựng dựa trên kiến trúc của StyleGAN2, nhưng được bổ sung thêm các thành phần và cơ chế để có thể tùy biến chất lượng đầu ra. Mô hình này bao gồm một bộ sinh (Generator) và một bộ phân biệt (Discriminator), hoạt động đối nghịch nhau để tạo ra những hình ảnh chân thực. Điểm đặc biệt của QC-StyleGAN2 là khả năng tùy biến chất lượng ảnh thông qua việc điều chỉnh các tham số trong không gian tiềm ẩn (latent space). Điều này cho phép người dùng kiểm soát mức độ sắc nét, nhiễu, hoặc mờ của ảnh đầu ra. Ngoài ra, đồ án còn trình bày ứng dụng của QC-StyleGAN2 trong việc tái tạo lại ảnh chất lượng cao từ ảnh chất lượng thấp đầu vào, sử dụng một phép chiếu để tìm mã hóa tương ứng của ảnh đầu vào và tùy biến lại chất lượng ảnh.

2.1. Kiến Trúc Mạng QC StyleGAN2 Bộ Sinh Generator và Bộ Phân Biệt Discriminator

Kiến trúc của QC-StyleGAN2 kế thừa những ưu điểm của StyleGAN2, bao gồm việc sử dụng mapping network để chuyển đổi vector ngẫu nhiên thành một phong cách (style) đại diện cho các đặc trưng của ảnh. Sau đó, phong cách này được đưa vào bộ sinh để tạo ra ảnh. Bộ phân biệt đóng vai trò đánh giá tính chân thực của ảnh được tạo ra bởi bộ sinh, từ đó giúp bộ sinh cải thiện khả năng tạo ảnh chân thực hơn. Điểm khác biệt quan trọng nằm ở việc QC-StyleGAN2 bổ sung thêm các lớp và tham số để kiểm soát chất lượng ảnh đầu ra. Bên cạnh đó cũng sử dụng thêm kiến trúc mô hình phân biệt theo cặp. Theo tài liệu nghiên cứu kiến trúc của mô hình phân biệt này đã được minh họa rõ ràng ở chương 2.

2.2. Không Gian Tiềm Ẩn Latent Space và Tùy Biến Chất Lượng Ảnh

Không gian tiềm ẩn đóng vai trò quan trọng trong việc tùy biến chất lượng ảnh. Bằng cách điều chỉnh các tham số trong không gian này, người dùng có thể kiểm soát các thuộc tính của ảnh, bao gồm độ sắc nét, mức độ nhiễu, và độ mờ. QC-StyleGAN2 sử dụng các kỹ thuật đặc biệt để đảm bảo rằng việc điều chỉnh các tham số trong không gian tiềm ẩn không làm ảnh hưởng đến tính chân thực của ảnh. Điều này cho phép tạo ra những hình ảnh có chất lượng khác nhau nhưng vẫn giữ được những đặc điểm cơ bản của đối tượng.

III. QC StyleGAN2 Thực Nghiệm và Đánh Giá Hiệu Quả Mô Hình

Để đánh giá hiệu quả của QC-StyleGAN2, đồ án đã tiến hành thực nghiệm trên tập dữ liệu FFHQ (Flickr-Faces-HQ). Các kết quả cho thấy QC-StyleGAN2 có khả năng tạo ra những hình ảnh với chất lượng khác nhau, từ ảnh sắc nét đến ảnh mờ hoặc nhiễu. Đặc biệt, mô hình này có khả năng tái tạo ảnh chất lượng cao từ ảnh đầu vào chất lượng thấp một cách hiệu quả. Các chỉ số đánh giá như FID (Frechet Inception Distance) và PPL (Perceptual Path Length) cho thấy QC-StyleGAN2 đạt được kết quả tốt so với các mô hình GAN khác.

3.1. Tập Dữ Liệu FFHQ và Quá Trình Tiền Xử Lý Dữ Liệu

Tập dữ liệu FFHQ (Flickr-Faces-HQ) là một tập dữ liệu lớn chứa hình ảnh khuôn mặt người với độ phân giải cao. Đây là một tập dữ liệu phổ biến được sử dụng để huấn luyện và đánh giá các mô hình GAN. Trong quá trình thực nghiệm, tập dữ liệu FFHQ được tiền xử lý để đảm bảo chất lượng và tính đồng nhất của dữ liệu. Quá trình tiền xử lý bao gồm các bước như chuẩn hóa kích thước ảnh, căn chỉnh khuôn mặt, và loại bỏ các ảnh bị lỗi hoặc chất lượng kém. Bên cạnh đó, còn sử dụng một vài phương pháp tăng cường dữ liệu như làm mờ hình ảnh; thay đổi màu sắc trong ảnh; thêm nhiễu vào ảnh; hoặc làm vỡ ảnh.

3.2. Các Chỉ Số Đánh Giá FID và PPL Kết Quả và So Sánh

FID (Frechet Inception Distance) và PPL (Perceptual Path Length) là hai chỉ số đánh giá phổ biến được sử dụng để đánh giá chất lượng của các mô hình GAN. FID đo lường khoảng cách giữa phân phối của ảnh được tạo ra bởi mô hình và phân phối của ảnh thực tế. PPL đo lường tính liên tục của không gian tiềm ẩn, tức là mức độ thay đổi của ảnh khi di chuyển trong không gian tiềm ẩn. Kết quả thực nghiệm cho thấy QC-StyleGAN2 đạt được kết quả tốt trên cả hai chỉ số này, cho thấy mô hình có khả năng tạo ra những hình ảnh chân thực và có tính liên tục cao.

IV. Ứng Dụng QC StyleGAN2 Tái Tạo Ảnh và Tùy Biến Nghệ Thuật

QC-StyleGAN2 mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực xử lý ảnh. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là tái tạo ảnh chất lượng cao từ ảnh đầu vào chất lượng thấp. Điều này có ý nghĩa lớn trong việc khôi phục các bức ảnh cũ bị mờ hoặc hỏng. Ngoài ra, QC-StyleGAN2 cũng có thể được sử dụng để tạo ra những hiệu ứng nghệ thuật độc đáo, bằng cách tùy biến chất lượng ảnh và kết hợp các phong cách khác nhau. Mô hình có khả năng tái tạo lại ảnh chất lượng cao từ ảnh chất lượng thấp đầu vào, sử dụng một phép chiếu để tìm mã hóa tương ứng của ảnh đầu vào và tùy biến lại chất lượng ảnh.

4.1. Tái Tạo Ảnh Chất Lượng Cao Từ Ảnh Chất Lượng Thấp

Quá trình tái tạo ảnh thường sử dụng kỹ thuật PTI (Perceptual Tuning Inversion) - một kỹ thuật điều chỉnh tổng thể cho ảnh dựa trên tiềm ẩn, tức là tìm kiếm một vector trong không gian tiềm ẩn sao cho ảnh được tạo ra từ vector đó giống với ảnh gốc chất lượng thấp nhất có thể. Sau đó, QC-StyleGAN2 sẽ sử dụng các tham số đã được học để tùy biến chất lượng ảnh, tạo ra ảnh đầu ra với độ sắc nét và chi tiết cao hơn.

4.2. Ứng Dụng Sáng Tạo Tạo Hiệu Ứng Nghệ Thuật Độc Đáo

Ngoài việc tái tạo ảnh, QC-StyleGAN2 còn có thể được sử dụng để tạo ra những hiệu ứng nghệ thuật độc đáo. Bằng cách tùy biến các tham số trong không gian tiềm ẩn, người dùng có thể tạo ra những hình ảnh với phong cách khác nhau, từ cổ điển đến hiện đại. Mô hình này cũng có thể được sử dụng để kết hợp các phong cách khác nhau, tạo ra những tác phẩm nghệ thuật độc đáo và ấn tượng.

V. Kết Luận Triển Vọng và Hướng Phát Triển QC StyleGAN2

QC-StyleGAN2 là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực mô hình sinh đối nghịch, đặc biệt là trong việc xử lý ảnh chất lượng thấp. Mô hình này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ xử lý ảnh y tế đến tạo hiệu ứng nghệ thuật. Trong tương lai, hướng phát triển của QC-StyleGAN2 có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng tái tạo ảnh, tăng cường khả năng tùy biến, và khám phá các ứng dụng mới. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển mô hình để khai thác tối đa tiềm năng của nó.

5.1. Những Hạn Chế Cần Khắc Phục Của Mô Hình QC StyleGAN2

Mặc dù QC-StyleGAN2 đã đạt được những kết quả ấn tượng, vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục. Một trong những hạn chế lớn nhất là thời gian huấn luyện mô hình tương đối dài. Ngoài ra, mô hình cũng có thể gặp khó khăn trong việc tái tạo các chi tiết phức tạp trong ảnh. Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa kiến trúc mạng, sử dụng các kỹ thuật huấn luyện tiên tiến, và tăng cường khả năng biểu diễn của mô hình.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng Kết Hợp Với Các Mô Hình Học Sâu Khác

QC-StyleGAN2 có thể được kết hợp với các mô hình học sâu khác để tạo ra những hệ thống xử lý ảnh mạnh mẽ hơn. Ví dụ, có thể kết hợp QC-StyleGAN2 với các mô hình nhận dạng đối tượng để tạo ra một hệ thống có khả năng nhận dạng và tái tạo ảnh của các đối tượng khác nhau. Hoặc có thể kết hợp QC-StyleGAN2 với các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra một hệ thống có khả năng tạo ra ảnh từ mô tả văn bản. Các hướng nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mở ra những ứng dụng mới và thú vị cho QC-StyleGAN2.