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- CycleGAN是图像转换的代表作，样本数据无需配对即可实现转换。例如斑马转换成马、将模特转换成卡通人物等。CycleGAN特点就是通过一个循环，首先将图像从一个域转换到另一个域，然后，再转回来，如果两次转换都很精准的话，那么，转换后的图像应该与输入的图像基本一致。通过这样的的一个循环，CycleGAN将转换前后图片的配对，类似于有监督学习，提升了转换效果。 CycleGAN是图像转换的代表作，样本数据无需配对即可实现转换。例如斑马转换成马、将模特转换成卡通人物等。CycleGAN特点就是通过一个循环，首先将图像从一个域转换到另一个域，然后，再转回来，如果两次转换都很精准的话，那么，转换后的图像应该与输入的图像基本一致。通过这样的的一个循环，CycleGAN将转换前后图片的配对，类似于有监督学习，提升了转换效果。
- pix2pix论文链接： https://arxiv.org/abs/1611.07004图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，比如灰度图、梯度图、彩色图之间的转换等。通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的loss function 来让CNN去优化，而一般的方法都是训练CNN去缩小输入跟输出的欧氏距离，但... pix2pix论文链接： https://arxiv.org/abs/1611.07004图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，比如灰度图、梯度图、彩色图之间的转换等。通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的loss function 来让CNN去优化，而一般的方法都是训练CNN去缩小输入跟输出的欧氏距离，但...
- ACGAN的全称叫Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,翻译成汉语的意思就是带辅助分类器的GAN,其实他的思想和昨天说到的CGAN很想,也是利用label的信息作为噪声的输入的条件概率,但是相比较于CGAN,ACGAN在设计上更为巧妙,本案例介绍如何通过ACGN实现动漫头像自动生成。 ACGAN的全称叫Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,翻译成汉语的意思就是带辅助分类器的GAN,其实他的思想和昨天说到的CGAN很想,也是利用label的信息作为噪声的输入的条件概率,但是相比较于CGAN,ACGAN在设计上更为巧妙,本案例介绍如何通过ACGN实现动漫头像自动生成。
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