CycleGAN实现图像风格迁移的神作

论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zhu_Unpaired_Image-To-Image_Translation_ICCV_2017_paper.pdf

在CycleGAN出现之前，pix2pix网络在处理image-image translation问题上比较state-of-the-art。但是pix2pix需要利用成对（pair）的数据进行模型训练，如下图所示：

成对的数据在自然界中是非常稀有的，因此pix2pix对数据的要求很高，一般而言不具备通用性。CycleGAN的出现可以解决这一问题，也就是说，CycleGAN可利用unpaired数据，在source domain $X$和target domain $Y$之间建立一个映射：$G:X\to Y$，从而使得源域$X$的图像转化为与目标域$Y$分布相似的图像。也就是说，图像$G(X)$无法被分辨出是从$Y$中采样的还是由$G$生成的。

通过这个操作，我们就可以将自然图像转化为具有莫奈风格的图像，可以将斑马转变成普通的骏马，将冬天转变为夏天等等。也就是说，CycleGAN可以实现图像的风格迁移，更广义地来说，实现了图像间的翻译。

但是如果仅有$G:X\to Y$，显然是不能完成这一任务的。因为这个映射只能确保$G(X)$神似目标域$Y$中的样本，并不能确保它与生成前的图像是对应的。举个不太恰当例子，现在的源域$X$表示“中文”，目标域$Y$表示“英文”。从$X$中采样一个样本「你好吗」，经过$G:X\to Y$得到的$G(X)$理应是「How are you」。但是，由于该映射只是希望$G(X)$拥有目标域“英文”的特征，所以它可以是任意一句英文，如「I’m fine」。这样就失去了translation的意义。同时，GAN网络为了保证最小化Loss，宁愿所有样本的都生成同一个输出，也不会冒险去生成多样的结果，这就造成了Mode Collapse.

为了解决这个问题，CycleGAN中引入了循环一致性损失。仅仅有 $G:X\to Y$是不够的，还需要再引入一个映射 $F:Y\to X$，以将$G(X)$重新映射回源域$X$，并衡量$F(G(X))$与