PyTorch 实现CycleGAN 风格迁移
简介
本资源文件提供了一个基于PyTorch实现的CycleGAN风格迁移项目。CycleGAN是一种无监督的图像到图像转换模型，能够在不需要配对数据的情况下，将一种风格的图像转换为另一种风格。该项目通过PyTorch框架实现了CycleGAN的核心算法，并提供了详细的代码和训练过程。
项目特点
- 无监督学习：CycleGAN不需要成对的数据集，只需要两种风格的数据集即可进行训练。
- 风格迁移：能够将一种风格的图像转换为另一种风格，同时保持图像内容不变。
- PyTorch实现：使用PyTorch框架实现，代码结构清晰，易于理解和修改。
数据集
项目中使用了monet2photo数据集，该数据集包含莫奈画作和真实风景照片，用于训练CycleGAN模型。
网络结构
- 生成器：采用残差块结构，包含三层卷积层和九层残差块，最后通过上采样层生成目标风格的图像。
- 判别器：采用PatchGAN结构，用于区分真实图像和生成图像。
训练过程
训练过程中使用了三种损失函数：
- GAN损失：传统GAN的损失函数，使得生成图像尽可能真实。
- 循环一致性损失：确保图像在经过两次转换后能够重建回原始图像。
- 身份损失：保证生成器不会随意改变图像的色调。
结果展示
训练过程中会输出损失值和训练可视化结果，最终生成的图像可以在测试阶段进行展示。
使用方法
- 下载本资源文件。
- 准备monet2photo数据集。
- 按照代码中的说明进行训练和测试。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- torchvision
- 其他依赖库请参考代码中的requirements.txt文件。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，可以通过提交Pull Request或Issue来参与贡献。
许可证
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