code_Joe123的博客

生成对抗网络GAN，是当今的一大热门研究方向，在2014年被Goodfellow提出来。学习GAN，首先应该了解GAN是是干什么的，为什么要学GANGAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得AI具有创造力或者想象力。应用场景如下：1.AI作家，AI音乐，可以生成相似风格的曲目，AI 画家等需要创造力的AI体2.将模糊的图像变清晰（去雨，去雾，去抖动，去马赛克等），这需要AI具有...

Cycle GAN是发表于ICCV17的一篇GAN 工作，可以让两个domain的图片相互转化。传统的GAN是单向生成，而CycleGAN是互相生成，网络是个环形，所以命名为Cycle，并且CycleGAN一个非常实用的地方就是输入两张图片，可以是任意两张图片，也就是unpaired单向GANCycleGAN本质上就是两个镜像对称的GAN，构成一个环形网络。其实只要理解了一半的单向GAN就等...