Cycle GAN 與 Star GAN

1. Cycle GAN與圖像風格轉換 　　WGAN後，GAN生成圖像不穩定的問題已基本解決，剩餘的缺點以難以蓋過它的優點。在這種情況下，Jun-Yan Zhu等人將GAN的應用推廣到圖像風格轉換領域，並基於此給出了許多有趣的應用。圖像風格轉換一般需要一對圖像作爲訓練樣本，但是成對的訓練樣本在現實生活中往往是難以得到的，鑑於此，作者在Cycle GAN中取消了成對樣本的限制，直接使用具有不同風格的

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