CycleGAN and pix2pix in PyTorch - GitHub,Business Directories,Company Directories

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CycleGAN论文详解:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent . . .
训练好网络进行测试的时候，testB中必须有图像，且cycleGAN必定根据testB来生成相应的结果。我们看完论文至今没有弄明白testB中必须放入的图像什么作用，后续需要根据代码继续研究。
CycleGAN - GitHub
This package includes CycleGAN, pix2pix, as well as other methods like BiGAN ALI and Apple's paper S+U learning The code was written by Jun-Yan Zhu and Taesung Park
CycleGAN详细解读 - 知乎
最近对GAN（Generative Adversarial Networks）产生了浓厚兴趣，对DCGAN,CycleGAN进行了学习，本文是对CycleGAN的的个人总结。这是我第一次发文，我很用心的去完善每一个细节，但难免还是会有疏漏。
CycleGAN 介绍 - Hugging Face 社区计算机视觉课程 - Hugging Face 文档
本节介绍 CycleGAN，全称为“循环一致性生成对抗网络”，它是一个专为图像到图像转换任务设计的框架，特别适用于没有配对示例的情况。
图像风格迁移模型-CycleGAN-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
一、CycleGAN介绍 CycleGAN，即循环生成对抗网络，是一种用于图片风格迁移的模型。
CycleGAN模型解读（附源码+论文） - CSDN博客
因为 CycleGAN 强调循环一致性（Cycle Consistency），它通过让生成的斑马再还原回马，确保生成的斑马仍然保留了输入马的基本特征和结构。
cycleGAN- 官方汉化README. md at main · qianqianlwg cycleGAN-
选项 --model test 用于仅为CycleGAN生成一侧的结果。此选项将自动设置 --dataset_mode single，它仅从一个集合中加载图像。相反，使用 --model cycle_gan 需要在两个方向上加载和生成结果，有时是不必要的。结果将保存在 results 中。
风格迁移——Cycle对抗生成网络（CycleGAN）原理介绍及实践
CycleGAN 原论文为《 Unpaired\ Image-to-Image\ Translation\ using\ Cycle-Consistent\ Adversarial\ Networks 》，现在有了 GAN 的基础，我们可以直接关注 CycleGAN 的数学表达，可以快速明白其中的原理。