PyTorch 实现 Image to Image (pix2pix)

本仓库提供了一个基于 PyTorch 实现的 Image to Image (pix2pix) 模型的资源文件。pix2pix 是一种生成对抗网络（GAN），能够将输入图像转换为输出图像，广泛应用于图像风格迁移、图像修复、语义分割和图像上色等任务。

内容概述

本资源文件包含了以下内容：

1. 网络结构：
   • 生成器（Generator）：采用了 U-Net 结构，包括编码器和解码器部分。
   • 判别器（Discriminator）：采用了 PatchGAN 结构，对图像的局部区域进行判别。
2. 数据集：
   • 使用 facades 数据集进行训练，该数据集包含了成对的图像（facades 标签和对应的真实图像）。
3. 代码实现：
   • 提供了输入图像尺寸为 128x128 和 256x256 的两种网络结构的实现。
   • 包括数据集的划分、训练和测试代码。
4. 训练与测试：
   • 提供了详细的训练和测试代码，方便用户进行模型的训练和结果的验证。

使用方法

1. 数据准备：
   • 下载 facades 数据集，并将其放置在指定目录下。
2. 训练模型：
   • 运行训练代码，开始模型的训练过程。
3. 测试模型：
   • 使用训练好的模型进行测试，生成输出图像。

结果展示

在训练过程中，模型会生成一系列的输出图像，用户可以通过这些图像来评估模型的性能。

参考文献

本实现参考了 pix2pix 的相关论文和开源代码，具体细节请参考原始论文和代码。

贡献

欢迎对本仓库进行改进和扩展，如果您有任何建议或问题，请提交 Issue 或 Pull Request。

许可证

本项目遵循 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

下载链接

PyTorch实现ImagetoImagepix2pix