初识生成对抗网络（6）——利用Keras搭建CycleGAN实现风格迁移

0、前言

CycleGAN的英文全称是Cycle GAN，即循环生成对抗网络，论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.10593。

一、CycleGAN介绍及其结构

CycleGAN 是一种无需成对示例便可自动进行图像到图像转换的技术。这些模型是采用一批无需关联的来自源域和目标域的图像，以一种无监督的方式训练的。
CycleGAN提出了一种在没有成对图像的情况下，学习将图像从源域x转换为目标域y的方法。它使用两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络，两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器，即共有两个判别器和两个生成器，一个单向GAN两个loss，两个即共四个loss