综述由AI生成CycleGAN 是一种无需配对数据的图像转换生成对抗网络。它通过两个生成器和两个判别器学习域间映射，利用循环一致性约束确保转换可逆。该方案以夏冬风景图互转为案例，展示了如何在无对应训练对的情况下实现风格迁移。
CycleGAN 是生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的一种变体，专门用于图像风格转换。它的核心优势在于不需要成对的训练数据——即不需要输入一张图就能直接知道对应的输出长什么样。比如把马变成斑马，或者苹果变成橙子。本文将深入讲解其原理，并演示如何将夏季风景转换为冬季风景，反之亦然。
CycleGAN 采用双生成器和双判别器的架构。一个生成器负责将源域图像转换到目标域，另一个则负责逆向还原。这种设计引入了'循环一致性'损失，确保转换过程是可逆的，从而在没有配对标签的情况下也能学习到有效的映射关系。实际应用中，只需准备两个不同类别的图像文件夹即可开始训练。
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