Cycle GAN 与 Star GAN

1. Cycle GAN与图像风格转换 　　WGAN后，GAN生成图像不稳定的问题已基本解决，剩余的缺点以难以盖过它的优点。在这种情况下，Jun-Yan Zhu等人将GAN的应用推广到图像风格转换领域，并基于此给出了许多有趣的应用。图像风格转换一般需要一对图像作为训练样本，但是成对的训练样本在现实生活中往往是难以得到的，鉴于此，作者在Cycle GAN中取消了成对样本的限制，直接使用具有不同风格的

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