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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。

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