什么是CycleGAN？
CycleGAN（循环一致性生成对抗网络）是一种开创性的深度学习模型，用于非配对的图像到图像翻译。与之前需要配对图像数据集（例如，夏天和冬天的完全相同的场景）的模型不同，CycleGAN可以学习在两个不同的图像域之间进行翻译，而无需任何直接的一对一映射。例如，它可以通过展示一批马的图像和另一批斑马的图像，来学习将马变成斑马，或者将照片转换成著名画家的风格。
主要特点
- 非配对图像翻译： 其主要创新是能够在没有相应配对的情况下学习两个图像域之间的映射。这为那些难以或不可能收集配对数据的应用开辟了广阔的前景。
- 循环一致性损失： CycleGAN背后的核心思想是“循环一致性”。如果将图像从域A翻译到域B，然后再翻译回A，结果应该与原始图像接近。这种约束确保模型学习到有意义的映射并保留原始图像的内容。
- 双生成器和判别器架构： 该模型同时训练两个生成器模型和两个判别器模型。一个生成器将图像从A翻译到B，而另一个则从B翻译到A。每个域都有自己的判别器来区分真实图像和生成的图像。
使用案例
- 风格迁移： 将一个图像集合的艺术风格（例如，莫奈的画作）应用到另一个集合（例如，照片）。
- 物体变形： 将物体从一个类别更改为另一个类别，例如著名的马到斑马或苹果到橙子的例子。
- 季节转换： 将风景从一个季节转换到另一个季节，例如将夏天的场景转换为冬天的场景。
- 照片增强： 提高照片质量，例如，通过学习从低分辨率到高分辨率图像的映射。
入门指南
官方实现在PyTorch中提供。克隆存储库后，您可以使用单个命令测试预训练的模型。
首先，克隆存储库： ```bash git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix.git cd pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
接下来，下载一个预训练的模型（例如，马到斑马）： ```bash bash ./scripts/download_cyclegan_model.sh horse2zebra
在测试图像上运行模型： ```bash python test.py –dataroot ./datasets/horse2zebra/testA –name horse2zebra_pretrained –model test –no_dropout
结果将保存在./results/horse2zebra_pretrained/latest_test/目录下的一个HTML文件中。
定价
CycleGAN是一个开源研究项目，根据MIT许可证免费提供。您可以出于学术和商业目的使用、修改和分发代码。