上次說的是CycleGAN的坑。CycleGAN運算很慢，即使跑在雙2080Ti伺服器上，難怪去年把我的小本子搞得風扇狂轉兩天也沒有什麼結果。所以等結果的時候，我又去找其它的GAN來玩兒。首先找到的是DCGAN。因為有對付CycleGAN的填坑基礎，找到的DCGAN又都是基於torch的，所以很容易就跑起來了，其實算不上坑，本文展示更多的是結果和心得。
既然提到了，就先把CycleGAN的運算結果說一下。訓練運行了兩天多，50個小時，其實只有200步的迭代，效果極其不好。用原git主提供的訓練模型跑得其實很不錯，用自己訓練的模型就是不行，感覺是迭代次數太少，結果並沒有穩定，或者generator和discriminator的參數配置不對。之所以這個GAN訓練這麼慢，我認為原因是它的功能，CycleGAN是讓兩種風格的圖像可以雙向轉換，比如一幅風景照片和一幅梵谷畫之間的雙向轉換，或者馬和斑馬之間的轉換等等。這要求同時訓練兩個數據集，估計運算量不是線性增長的，而且我選擇的數據集太大，分別是2000+和6000+，增加了運算負擔。總之，我現在並不想花幾天時間再來訓練一次，等訓練結果太漫長和痛苦，以後有時間再選擇兩個小數據集訓練來研究吧。
回到DCGAN。我先搜到了一個git repo，https://github.com/soumith/dcgan.torch，這是FaceBook的大神Soumith Chintala做的，據說他是DCGAN的發明人之一，他作為三作的DCGAN論文在https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf。總之Soumith是深度學習領域神一般的存在。
按照README做就好，很順，下載了人臉和臥室的模型玩兒了一下，然後就訓練我自己的數據。我用的數據集是我們做《數據追問－全國美展油畫作品視覺化解讀》時候的數據，第6-12屆全國美展油畫獲獎作品，共2276張。訓練後，在自己的模型上生成了一些有趣的結果。
《無題》 訓練數據第6-12屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第6-12屆油畫獲獎作品
DCGAN生成的畫看起來挺不錯，但是精度比較小，是64x64的。我也嘗試了修改代碼生成128x128的圖像，但是訓練自己數據集時穩定性極差（不收斂？），即使迭代到10000次，生成的畫還是很有問題，我認為需要更多的摸索，找到合適的參數。我也嘗試修改代碼生成256x256的，但死活跑不出來，腳本語言我比較熟的還是PERL和Shell，lua實在不熟，沒辦法，old school。試過一天，大概明白了幾個trick和概念也就夠了，我更感興趣的是多用不同的數據集訓練不同的模型、或者用其它的GAN來玩兒。至少，這一周的實踐，我在機器學習語境下，慢慢舒服起來。
在尋找生成更高精度圖像的過程中，我還發現了另一個repo，https://github.com/robbiebarrat/art-DCGAN。研究了一下，才發現這個自稱Robbie Barrat的19歲Virginia少年，也是個小神人。大家如果記得，2018年在佳士得拍賣了世界第一幅人工智慧繪畫作品，當時拍出了43.2萬美元，我還為此寫過《追趕機器學習 - 佳士得AI作品拍賣後的思考》。該作品的創作團隊Obvious用的就是這小子的repo。少年在拍賣後很不滿，想想擱誰誰也受不了，又不是43.2美元，這裡面還有不少八卦，我有時間再寫。
DCGAN在深度學習裡已經算個老古董了，如果你對生成大尺度的畫感興趣，建議看看BigGAN，比較新，不過估計訓練起來應該比較考驗算力。
下面是我的機器跑出來的另一些結果，與前面幾幅一樣屬於我們的第一批機器學習作品。
《無題》 訓練數據第6屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第7屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第8屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第9屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第10屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第11屆油畫獲獎作品
《無題》 訓練數據第12屆油畫獲獎作品
機器學習也好，GAN也好，都是我的「相機」，我可以用來做不同的實驗。對於我來說，訓練自己的數據集才是有意義的，自己的數據以及參數配置代表自己的想法。至於人工智慧繪畫是不是藝術，見仁見智吧。相機剛剛出現的時候，攝影作品被評論家們批判得一無是處，而到今天，攝影已經是藝術世界很重要的組成部分了。很多人說機器學習畫的畫很醜，其實，藝術不是關於美，藝術不是必須美。
杜尚說：There's much more to love than in hatred. 沃霍爾說：Don't pay any attention to what they write about you. Just measure it in inches. 甘地說：In matter of conscience, the law of majority has no place. 我們說：In matter of Arts, the law of majority has no place.在我眼裡，這些作品，包括那些未收斂的結果，都挺美的。
朱舜山
2019年11月27日凌晨 於清華園