GAN学习2-图像转换

图像转换是GAN的一个重要应用，不同于原始GAN结构从一个维度较低(如512x1)的噪声生成图像，图像转换则接受图像级别(如256x256x3)的输入，并在保证云输入图像主要特征(如结构、人脸id)的情况下输出具有其他风格的相同尺寸图像。 图像转换示意图，原图来自CycleGAN DTN 【Domain Transfer Network 】【官方代码】【复现代码】 算法笔记 DTN 目标任务：将源于的图像S转换到目标域T中，并且在保留源域主要特征(如人脸id)的同时也具有目标域的特征(如卡通特征)。 算法细节: 网络结构：生成器G完成image2image任务，其由特征提取器f和重构器g构成；判别器D为三类判别，判别输入图像是否来自1.目标域真实图像；2.目标域重构生成的图像；3.源域转化生..