pix2pix 有条件对抗网络的图像到图像翻译的PyTorch实现 纸和官方代码 介绍 Pix2Pix是一个图像到图像的翻译项目，它可以做很多事情，下面仅显示其中一些： 它基于条件GAN，其中条件不是矢量或图像，而是图像。如下所示： 发电机 本文比较了两种不同的生成器，编码解码器和U-Net。 结果表明，U-Net可以做得更好，这可能是因为U-Net具有一些跳过连接，这使您可以更好地了解底层功能。 判别器 本文使用patchGAN作为判别器，这意味着我们不判断整个图像对，而是判断一些图像补丁，然后取平均值。 这样可以加快训练阶段，并可以处理不同大小的图像。 数据集 团队还会发布一些不错的数据集，您可以免费下载。 我将使用城市景观数据集。 您可以下载自己喜欢的数据集并放入数据子目录。 要求 火炬0.4.0 火炬视觉 火 我使用pytorch 0.4.0来构建此项目，因此您需要更新py

基于chainer 的pix2pix模型

pix2pix 描述 这是使用pix2pix进行音频源分离（混合到人声）的。 我将原始数据（混合和人声对数据集）预处理为可以作为二维图像处理的声谱图，然后训练模型。 有关详细的超hyperparams.py ，请参见文件hyperparams.py。 要求 NumPy> = 1.11.1 TensorFlow> = 1.0.0 解放军 数据 我使用的DSD100数据集由成对的混合音频文件和人声音频文件组成。 完整的数据集（〜14 GB）可以在下载。 文件描述 hyperparams.py包含所有需要的超级参数。 data.py加载训练数据并将其预处理为原始数据序列的单位。 modules.py包含网络的所有方法，构造块和跳过连接。 networks.py建立网络。 train.py用于培训。 训练网络 步骤1.如有必要，在hyperparams.py调整超级参数。 步骤2.如

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。

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks论文加代码，python(tensorflow)实现和lua实现

CycleGAN-pix2pix的软件总体架构，图形化展示，与开源代码完全一致

使用cGAN的人脸生成器（后端） 我们提出并使用cGAN模型（ ）进行了实验，以从草图生成人脸。 数据是从数据集中准备的，其中包括8303张女性面部图像。 此是将模型与 Python Web框架集成的后端部分。 它提供RESTful-API请求并返回生成的图像。 披露：模型实现由@junyanz用。 查看他的项目 。 我们将其用于保留研究和实施。 要求 在 3 ： pip install flask 所有培训部分均在 git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix cd pytorch-Cycle

pix2pix：使用生成对抗网络进行图像到图像的翻译

pix2pix.py用于tf2.0 cycle-gan

Pix2Pix-Keras 基于pix2pix模型的动漫图片自动上色 2019-2-25 环境 tensorflow-gpu 1.12.0 Keras 2.2.4 数据集的准备： 把训练的彩色图片放入datasets\OriginalImages文件夹 运行prepare.py进行数据集的处理与准备 注意：当前datasets中的训练集过少，可增加训练集进行训练，防止过拟合 训练模型： 若要加载预训练权重，将权重文件放入weights文件夹 最新权重(在30020张图片的大数据集下训练后的权重)下载 链接： 提取码：cac2 在demo.py中新建一个pix2pix模型实例 调用实例中的train函数进行训练 为新的图片上色: 将权重文件放入weights文件夹 新建一个pix2pix模型实例