CycleGAN 数据集： horse2zebra.zip

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

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CycleGAN的Tensorflow简单版本实现

3D pix2pix / CycleGAN 为了将3D CT扫描用作数据源，为pix2pix / CycleGAN（ ）添加了3D卷积支持。 用于分割肺结节的实验中。

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CycleGAN-VC3-PyTorch | 该代码是PyTorch的纸上实现： ，这是有关语音转换/语音克隆的工作。 数据集 风投 用法 训练 例子 演示版 参考 循环GAN-VC3 非并行语音转换（VC）是一种无需使用并行语料库即可学习源语音和目标语音之间的映射的技术。 最近，CycleGAN-VC [3]和CycleGAN-VC2 [2]在此问题上已经显示出令人鼓舞的结果，并已被广泛用作基准测试方法。 但是，由于CycleGAN-VC / VC2对mel谱图转换的有效性不明确，即使比较方法采用mel谱图作为转换目标，它们也通常用于mel-cepstrum转换。 为了解决这个问题，我们研究了CycleGAN-VC / VC2对梅尔谱图转换的适用性。 通过初步实验，我们发现它们的直接应用损害了在转换过程中应保留的时频结构。 为了解决这个问题，我们提出了CycleGAN-V

在本系列文章中，我们将展示一个基于循环一致对抗网络(CycleGAN)的移动图像到图像转换系统。我们将构建一个CycleGAN，它可以执行不成对的图像到图像的转换，并向您展示一些有趣但具有学术深度的示例。

CycleGAN_ssim 该项目是项目的扩展。 实现和训练有素的周期一致剖成对抗性网络（CycleGAN）如在所描述的具有不同的，具体地SSIM损失，损耗L1，L2损失和它们的组合，以产生更好的视觉质量的图像。 图1：CycleGAN工作 对于CycleGAN实现与L1损失是指。 对于官方CycleGAN执行读取。 先决条件 Python 3.3以上 Tensorflow 1.6+ 枕头（PIL） （可选） 用法 训练模型： > python train_cycleGAN_loss.py --data_path monet2photo --input_fname_pattern .jpg --model_dir cycleGAN_model --loss_type l1 data_path：具有trainA和trainB文件夹的目录的路径（具有这些特定名称（trainA，tra