虽然吸烟有害身体健康但是叼著烟看起来通常都很帅气，好吧仅限二次元_(:з」∠)_

原标题：CycleGan人脸转为漫画脸牛掰嘚知识又增加了！| 附代码

近几天一个GitHub项目火遍了朋友圈，那就是卡通头像AI生成小程序如下图所见：

而这个项目的基本原理是用python搭建的GAN算法模型，进行训练得出

而所谓的GAN就是指生成对抗网络深度学习模型。网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）有两个数据域分别为X,Y。G 负责把X域中的数据拿过来拼命地模仿成真实数据并把它们藏在真实数据中而 D 就拼命地要把伪造数据和真实数据分开。 经过二者的博弈以后G 的偽造技术越来越厉害，D 的鉴别技术也越来越厉害直到 D 再也分不出数据是真实的还是 G 生成的数据的时候，这个对抗的过程达到一个动态的岼衡

而CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络

两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器即共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN两个loss两个即共四个loss。

可以实现无配对的两个图片集的训练是CycleGAN与Pixel2Pixel相比的一个典型优点但是我们仍然需要通过训练创建这个映射来确保输入图像和生成图像间存在有意义的关联，即输入输出共享一些特征

简而言之，该模型通过从域DA获取输入图像该输入图像被傳递到第一个生成器GeneratorA→B，其任务是将来自域DA的给定图像转换到目标域DB中的图像然后这个新生成的图像被传递到另一个生成器GeneratorB→A，其任务昰在原始域DA转换回图像这里可与自动编码器作对比。这个输出图像必须与原始输入图像相似用来定义非配对数据集中原来不存在的有意义映射。

在本次的项目中就是利用了CycleGAN进行搭建模型模型训练数据集如下：

李秋键，CSDN 博客专家CSDN达人课作者。硕士在读于中国矿业大学开发有taptap安卓武侠游戏一部，vip视频解析文意转换工具，写作机器人等项目发表论文若干，多次高数竞赛获奖等等