点击上方“AI搞事情”关注我们

---

❝

Paper：《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》
Home：https://junyanz.github.io/CycleGAN/
Blog：https://hardikbansal.github.io/CycleGANBlog/
GIT: https://github.com/junyanz/CycleGAN (官方pytorch)
https://github.com/vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow (Tensorflow)

❞

一篇比较老的文章（2017  ICCV），image to image translation模型，即从一副图像到另一副图像的转换。在这之前基于GAN的Pix2Pix模型，需要提供成对图像x和y，模型将噪声z，依据条件x，生成和真实图片y相近的 。然而现实场景下成对的图片数据往往不是都存在的，于是pix2pix团队便提出了这篇Unpaired图像转换模型CycleGAN，只需要准备两个存在某种联系的数据域图片集合，便可以进行两个数据域的相互转换。

网络结构

两个生成器网络：G和F，生成器G用来基于X域的图像生成Y域的图像（斑马->马），生成器F用来基于Y域的图像生成X域的图像（马->斑马）；两个鉴别器网络：Dx和Dy，分别判断输入的X域或Y域图像是真实图像还是生成图像。整个网络看做是2个GAN的融合，是一个对偶结构。

损失函数

损失函数含两部分：GAN的生成对抗损失、循环一致性损失。GAN损失优化生成器与辨别器，使其达到纳什均衡的状态；循环一致性损失确保生成的图像须保留有原始图像的特性，原始图像通过生成器GenratorA-B生成的假图像，通过另外一个生成器GenratorB-A能尽可能恢复成原始图像。

总损失函数：

对抗损失函数：循环一致性损失：
循环损失分为前向循环损失和后向循环损失，分别为：

实验结果

搞事情

卡通人脸

https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon

「配置环境」：

• python 3.6

• pytorch 1.4

• tensorflow-gpu 1.14

• face-alignment

• dlib

「克隆项目」

git clone https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon.git
cd ./photo2cartoon

「下载模型」
git主页有百度网盘地址

「测试图像」

python test.py --photo_path ./images/photo_test.jpg --save_path ./images/cartoon_result.png

其他应用

「车牌生成」

「字体生成」

「印章去除」 想当初实习的时候我也做过CycleGAN去除印章，提升票据OCR效果

「卡通人脸生成」

往期推荐

• U2NET目标显著性检测，抠图去背景效果倍儿棒

• CRNN：端到端不定长文字识别算法

• DeepHSV：号称可以商用的计算机笔迹鉴别算法

• PolarMask：单阶段实例分割框架，FCOS进阶！

• PolarMask：单阶段实例分割框架，FCOS进阶！
  

长按二维码关注我们

有趣的灵魂在等你