CycleGAN模型之Pytorch实战

一、CycleGAN基本介绍

1. CycleGAN论文：《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》

2. 原文代码：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

3. 网传精简代码：https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN

4. 论文介绍

CycleGAN的一个重要应用领域是Domain Adaptation（域迁移：可以通俗的理解为画风迁移），比如可以把一张普通的风景照变化成梵高之化作，或者将游戏画面变化成真实世界画面等等。