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目录

第1章 理论概述

1.1 普通GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD的演变过程

第2章 CycleGAN-and-pix2pix代码下载

2.1 github代码链接

2.2 github使用说明

2.3 代码下载

第3章 CycleGAN-and-pix2pix代码代码结构

3.1 目录结构

3.2 图片转换的两大功能

3.3 启动程序的三种方法

3.4 代码总体架构

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第1章 理论概述

1.1 普通GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD的演变过程

[人工智能-深度学习-63]：生成对抗网络GAN - 图片创作：普通GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD的演变过程_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122015783目录第1章 传统计算机视觉基本原理（图像的建模）1.1 传统的计算机视觉1.2 不足第2章 基于深度学习DNN的计算机视觉的基本原理（图像的判定）2.1 基于深度学习的计算机视觉DNN2.2 DNN的不足第3章 常规生成对抗网络GAN的基本原理（不受控.https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122015783

第2章 CycleGAN-and-pix2pix代码下载

2.1 github代码链接

GitHub - junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix: Image-to-Image Translation in PyTorch

2.2 github使用说明

后续大规模代码，基本上是利用开源代码进行学习。因此，需要学习github的使用规则。

2.3 代码下载

下载代码不需要预先注册和登录。

第3章 CycleGAN-and-pix2pix代码代码结构

3.1 目录结构

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3.2 图片转换的两大功能

（1）pix2pix：通过像素到像素的转换来实现的图片转换

（2）CycleGAN：通过CycleGAN神经网络来实现的图片转换

3.3 启动程序的三种方法

（1）图形化：jupter

• CycleGAN.ipynb
• pix2pix.ipynb

备注：

jupter下的代码默认执行Linux的脚步，而不是windows命令。

（2）图形化：pycharm

• train.py
• test.py

通过参数指示是执行pix2pix网络还是CycleGAN网络。

（3）命令行

• train.py
• test.py

通过参数指示是执行pix2pix网络还是CycleGAN网络

3.4 代码总体架构

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