详细介绍
CycleGAN（Cycle-Consistent Adversarial Networks）是一种用于图像到图像转换的深度学习模型，由朱俊彦（Jun-Yan Zhu）等人于2017年提出。CycleGAN 的核心思想是通过两个生成对抗网络（GAN）来实现两个不同领域之间的图像转换，而无需成对的训练数据。CycleGAN 通过引入循环一致性损失（cycle-consistency loss）来确保转换后的图像能够被反向转换回原始图像，从而保持图像内容的一致性。
CycleGAN 的主要应用场景包括风格迁移、图像增强、图像修复等。例如，可以将马转换为斑马，或将夏天的风景转换为冬天的风景。
主要功能
- 图像风格迁移：将一种风格的图像转换为另一种风格，如将照片转换为油画风格。
- 图像到图像转换：在不同领域之间进行图像转换，如将白天场景转换为夜晚场景。
- 数据增强：通过生成新的图像样本来增强训练数据集。
- 图像修复：修复损坏或缺失的图像部分。