cyclegan、ptgan、stargan、数据不够gan来凑

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1、普通gan

2、cyclegan

3、ptgan

4、stargan

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ptgan模型代码地址看着一篇：

https://blog.youkuaiyun.com/aaa958099161/article/details/93993550

1、普通gan

2、cyclegan

两个生成模型，两个个判别器

注意：

两个生成模型，两个个判别器

两个判别器，其中一个判别器只能判别斑马，另外一个只能判别普通马

判别器模型很简单，生成器损失函数如下：

self.g_loss = self.criterionGAN(self.DA_fake, tf.ones_like(self.DA_fake))                    
+ self.criterionGAN(self.DB_fake, tf.ones_like(self.DB_fake))                 
 + self.L1_lambda * abs_criterion(self.real_A, self.fake_A_)               
  + self.L1_lambda * abs_criterion(self.real_B, self.fake_B_) 

效果：

有这种趋势吧，细心调一下模型会有更好的效果，挺好玩的。作者弄了个界面，上面有很多应用展示：