15、利用GAN技术：从模拟眼球图像到3D模型的生成之旅

利用GAN技术：从模拟眼球图像到3D模型的生成之旅

1. 利用SimGAN创建逼真眼球图像

1.1 生成器代码实现

在生成器部分，我们需要构建模型并添加一些辅助函数。以下是构建模型的代码：

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)
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，如自定义损失函数、模型摘要和保存模型等：

# 自定义自正则化损失函数
def self_regularization_loss(self,y_true,y_pred):
    return tf.multiply(0.0002,tf.reduce_sum(tf.