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CycleGAN是一种用于图像到图像翻译的生成对抗网络，它突破了传统域迁移模型的限制，无需成对样本即可学习图像在不同域间的转换。这种无监督的方法特别适用于难以获取配对数据的场景，例如艺术风格迁移。与需要成对训练样本的Pix2Pix不同，CycleGAN通过循环一致性损失和对抗性训练，实现了两个域之间自由的图像风格转换，极大地扩展了图像处理的应用范围和灵活性。

这几个带读论文真不错，解析很精炼入门，可惜都是17年的。

模型结构

CycleGAN 网络本质上是由两个镜像对称的 GAN 网络组成，其结构如下图所示（图片来源于原论文）：

为了方便理解，这里以苹果和橘子为例介绍。上图中 X 可以理解为苹果，Y 为橘子；G 为将苹果生成橘子风格的生成器，F 为将橘子生成的苹果风格的生成器，DX 和 DY 为其相应判别器，具体生成器和判别器的结构可见下文代码。模型最终能够输出两个模型的权重，分别将两种图像的风格进行彼此迁移，生成新的图像。

该模型一个很重要的部分就是损失函数，在所有损失里面循环一致损失(Cycle Consistency Loss)是最重要的。循环损失的计算过程如下图所示（图片来源于原论文）：

图中苹果图片 x 经过生成器 G 得到伪橘子 Y^，然后将伪橘子 Y^ 结果送进生成器 F 又产生苹果风格的结果 x^，最后将生成的苹果风格结果x^ 与原苹果图片x 一起计算出循环一致损失，反之亦然。循环损失捕捉了这样的直觉，即如果我们从一个域转换到另一个域，然后再转换回来，我们应该到达我们开始的地方。