用CycleGAN进行图像到图像的生成转换

最新推荐文章于 2025-06-22 23:01:19 发布
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分类专栏： AI程序员 算法 神经网络 深度学习 GANs
这篇博客介绍了CycleGAN技术，它是无监督学习中用于图像到图像转换的先进方法，无需成对的训练数据。CycleGAN在Pix2Pix的基础上进行改进，允许在两个图像集合间学习映射。博客涵盖了CycleGAN的组成部分，如编码器、残差块、解码器和PatchGAN鉴别器。此外，还解释了训练过程和损失函数，并提供了实际应用示例，如瓷砖/地形生成和角色/英雄生成。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

git clone https://github.com/pkmital/CycleGAN.git

Introduction

This colab introduces you to the following work:

%matplotlib inline
import matplotlib
plt = matplotlib.pyplot
plt.figure(figsize
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CycleGAN 生成对抗网络图像处理工具
Python中文社区
03-09 1558
1. GAN简介"干饭人，干饭魂，干饭都是人上人"。此GAN饭人非彼干饭人。本文要讲的GAN是Goodfellow2014提出的生成产生对抗模型，即Generative A...
基于CycleGAN的图像风格转换
er_jian0929的博客
05-05 4373
首先，对CycleGAN不了解的可以下载论文《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversial Network》，附上下载链接。 这里我们只对CycleGAN的特点以及训练时的感悟进行总结。 先上一张自己画的总体框架。 总体的流程：将图像分成X域和Y域，网...
【PyTorch项目实战】CycleGAN：无需成对训练样本，支持跨领域图像风格迁移
最新发布
shinuone的博客
06-22 796
本文梳理了风格迁移模型的发展脉络与技术特点。
无需成对示例、无监督训练，CycleGAN生成图像简直不要太简单
AI科技大本营
08-22 4720
作者 | Jason Brownlee译者| Freesia，Rachel编辑|夕颜出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100）【导读】图像到图像...
CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介
weixin_44814867的博客
08-10 1865
**CycleGAN及非条件图像生成技术简介**快速风格迁移技术CycleGAN框架理解StarGAN框架理解复现CycleGAN论文二级目录三级目录 快速风格迁移技术 目标图片内同 CycleGAN框架理解 StarGAN框架理解 复现CycleGAN论文 二级目录 三级目录 ...
图像生成之CycleGAN
Freeandeasy_roni的博客
01-18 800
CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Network）是一种用于图像转换的深度学习模型，它能够学习两个不同领域之间的映射，而无需成对的训练数据。CycleGAN最常用于将一种领域的图像转换为另一种领域的图像，例如将马的图像转换为斑马的图像，将夏季景色的图像转换为冬季景色的图像等。
基于CycleGAN实现图像风格迁移
03-27
1. 图像风格迁移：使用 CycleGAN 可以将一张图片的整体风格或者局部风格进行迁移，例如，将一张用相机照相得到的风景照转化为艺术名家的风格。 2. Unpaired Image-to-Image Translation：CycleGAN 可以实现 Unpaired...
使用 CycleGAN 进行生成式图像转换.docx
10-17
【使用 CycleGAN 进行生成式图像转换】 生成式图像转换是计算机图形学、计算机视觉和深度学习领域的重要研究方向，其目标是将输入图像转化为不同的输出图像，从而实现各种视觉效果。与图像自编码不同，自编码是将...
基于CycleGAN的图像风格转换基于CycleGAN的图像风格转换
2303_77556681的博客
06-28 1285
CycleGAN（循环生成对抗网络）是一种用于图像到图像转换的深度学习技术，它能够在没有成对训练样本的情况下，将一种风格的图像转换成另一种风格。CycleGAN 通常用于图像风格迁移、季节转换、艺术风格模仿等任务。它是由朱俊彦等人提出的，并在论文《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》中进行了详细描述。
图像生成系列论文研读笔记——CycleGAN
TracelessLe的专栏
04-28 924
前言 CycleGAN 致力于解决图像到图像映射的问题，主要用于风格迁移。可以进行非成对（unpaired）的图像到图像的转换。 论文内容 基本信息 标题：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 时间：2018年11月5日 作者：Jun-Yan Zhu，Taesung Park，Phillip Isola，Alexei A. Efros；Berkeley AI Research (BAIR
基于CycleGAN的艺术风格迁移
04-22
我们使用了循环一致性生成对抗网络（ CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。我们使用了一些自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。我们还利用了 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。
[Pytorch系列-75]：生成对抗网络GAN - 图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - CycleGAN网络结构与代码实现详解
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 第1章 网络的定义 1.1 网络结构 相对于基础型的GAN网络，CycleGAN增加了一个核心的还原网络，导致相关的训练也跟着发生了相应的变化，因此还原网络是核心。 还原是双向的，不仅仅是真实输入图片-》Fake图片-》真实输入图片的还原。还包括真实的输出图片 -> Fake图片 -》真实的输出图片的还原。 CycleGAN一共有4个网络：G_A2B, D_A2B, G_B2A,
好像还挺好玩的GAN7——CycleGAN实现图像风格转换
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好像还挺好玩的GAN7——CycleGAN实现图像风格转换学习前言什么是CycleGAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码 学习前言 CycleGAN好像可以换皮肤，有必要了解一下。 什么是CycleGAN CycleGAN是一种完成图像到图像的转换的一种GAN。 图像到图像的转换是一类视觉和图形问题，其目标是获得输入图像和输出图像之间的映射。 ...
轻松理解CycleGAN：一款无需配对数据的图像转换神器
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01-10 1052
简单来说，CycleGAN是一种特殊的生成对抗网络（GAN），它能够在两个不同的图像域之间进行转换。例如，你可以通过CycleGAN把一张照片转换成大师莫奈的“伟大作品”，或者将夏天的风景转成冬天的景象。最令人惊叹的是，CycleGAN不需要成对的训练数据，这意味着你不需要每一张照片都有对应的大师作品，而只需分别收集一些照片和莫奈的作品数据。
【Mo 人工智能技术博客】CycleGan实现图像转换
Mo 的博客
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作者：王镇 引言 1873年的一个春日，在阿让特伊的塞纳河畔，莫奈用纤细的笔触和明亮的调色板记录下了眼前塞纳河畔美丽的田园风光。我们不免想象如果当时有相机的话，会留下一张怎样的照片呢。在一个凉爽的夏日傍晚，面对卡西斯港口的美丽景色，我们拿起相机时是否又会想象莫奈会如何来记录眼前的此番景象呢。尽管我们没有看到莫奈画作的场景照片，在有了一组莫奈风格画作和真实风景照片后，利用 CycleGan，我们能......
【Pytorch】Cycle GAN实战（一）：风格转换--真实风景图像转换为VanGogh风格
qq_44031210的博客
09-05 4293
文章目录一、Cycle GAN（CGAN）原理1.1Conditional GAN1.2Unsupervised Conditional GANNo.1 Direct Transformation，直接转换No.2 Projection to Common Spcae，先编码出抽象特征，在解码转换为图像二、代码部分2.1超参数2.2数据预处理2.3网络2.4优化器和损失函数三、运行结果3.1CUDA占满问题3.2训练过程（1）Epoch:10（2）Epoch:20（3）Epoch:50（4）Epoch:10
探索创新图像转换：CycleGAN-tensorflow 实现的艺术与技术
gitblog_00011的博客
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探索创新图像转换：CycleGAN-tensorflow 实现的艺术与技术 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ CycleGAN-tensorflow 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，它实现了名为 "CycleGAN"（循环对抗网络）的技术，这是一种先进的深度学习算法，能够无监督地进行图像到图像的转换。如果你对利用人工智能创造独特的视...
注意力机制提升CycleGAN的图像风格转换效果
- 在CycleGAN的生成器中引入注意力模块，使得生成器在进行图像转换时，能够动态地对图像进行加权，重视那些与转换目标域相关的关键特征。 - 注意力模块通常采用Softmax函数或其他形式的权重分配机制来实现权重的...
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