12、图像风格迁移：Pix2Pix与CycleGAN实战解析

图像风格迁移：Pix2Pix与CycleGAN实战解析

在图像生成和风格迁移领域，Pix2Pix和CycleGAN是两种非常强大的架构。Pix2Pix适合处理配对数据的图像到图像的转换任务，而CycleGAN则可以在无需配对数据的情况下实现风格迁移。下面我们将详细介绍这两种架构的实现过程。

1. Pix2Pix Image-to-Image Translation

1.1 模型构建

首先，我们需要创建输入层。这里我们创建两个输入，其形状与输入图像相同，且图像具有相同的大小、形状和通道数：

self.orig_A = Input(shape=(self.W, self.H, self.C))
self.orig_B = Input(shape=(self.W, self.H, self.C))

接下来是条件训练部分，我们使用 orig_B 作为生成器的输入：

self.fake_A = self.generator.Generator(self.orig_B)

然后，我们构建判别器对象，并将判别器网络设置为不可训练：

self.discriminator = Discriminator(height=self.H, width=self.W, channels=self.C)
self.discriminator.trainable