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PyTorch深度学习实战(37)——CycleGAN详解与实现

CycleGAN 是一种用于无监督图像转换的深度学习模型,它通过两个生成器和两个判别器的组合来学习两个不同域之间的映射关系。CycleGAN 引入循环一致性损失,确保图像转换是可逆的,从而提高生成图像的质量。通过对抗训练和循环一致性损失,CycleGAN 可以实现在没有配对标签的情况下进行图像域转换

LLM | 一些开源的AI代码生成模型调研及总结【20240130更新】

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