CycleGAN:TensorFlow中的CycleGAN原论文实现

简介：
本项目是基于TensorFlow对CycleGAN原论文进行的复现工作，致力于提供一个简洁高效的代码环境以供研究与学习使用。 循环GAN (CycleGAN) 使用TensorFlow实现的教程可以在原始项目主页上找到。以下是 CycleGAN 模型的一个总结图示。对于更详细的实施指南，请查阅相关的教学资源。 在实验中，我们运行了这个模型但受限于硬件条件，仅训练了100个周期，并得到了以下的结果。 值得注意的是，在训练过程中发现初始设置对结果有显著影响。因此建议多次尝试不同的初始化参数以获取最佳效果。此外，您可能会注意到背景颜色的反转现象；这种变化通常在大约 10-20 个周期后出现，可以重复运行代码来观察这一过程。 另外我们还观察到该模型可能不适合用于改变对象的基本形状。例如当我们试图使用celebA数据集将男性脸部转换成女性脸型时，并未得到理想的结果；生成的图像质量不佳。