本复现项目中，使用resnet_9blocks作为生成器模型，使用3层的NLayerDiscriminator作为判别器模型。
训练相关参数与流程，均包含在cycle_gan.py文件中，总体不超200行，简单易懂，可读性极强。
调用代码为transfer.py，只需载入模型并指定图片，即可完成调用。
| 原图 | 官方 | 复现 |
|---|---|---|
conda create -n cycleGAN python=3.8
conda activate cycleGAN
pip install -r requirements.txt
# 修改cycle_gan.py中213行，图片目录
python cycle_gan.py你也可以下载本项目训练好的生成器模型
| G_loss | D_loss | GAN_loss | cycle_loss | idt_loss |
|---|---|---|---|---|
| EPOCH 0 | EPOCH 30 | EPOCH 40 | EPOCH 50 | EPOCH 80 | EPOCH 120 | EPOCH 160 | EPOCH 200 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| horse2zebra | ||||||||
| zebra2horse |
| 原图 | 官方 | 复现 |
|---|---|---|