15、使用SimGAN和GAN实现图像到逼真眼球及3D模型的转换

使用SimGAN和GAN实现图像到逼真眼球及3D模型的转换

1. SimGAN生成器代码实现

在构建生成器模型时，需要完成一系列的操作。首先是构建模型的主体部分，代码如下：

x = layers.Add()([res_x_input_3,x])
x = Activation('relu')(x)
# ResNet Block 4
res_x_input_4 = Conv2D(64, (3,3),
border_mode='same',activation='relu')(x)
x = Convolution2D(64, 3,3, border_mode='same',activation='relu')(res_x_input_4)
x = layers.Add()([res_x_input_4,x])
x = Activation('relu')(x)

之后，使用以下代码构建最终的模型：

output_layer = Convolution2D(self.C,1,1,
border_mode='same',activation='tanh')(x)
return Model(input_layer,output_layer)

同时，还需要添加一些辅助函数，具体如下：
- 自定义损失函数 ：定义自正则化损失函数：

def self_regularizati