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PyTorch深度学习实战（36）——Pix2Pix详解与实现
0. 前言
Pix2Pix 是基于生成对抗网络 (Convolutional Generative Adversarial Networks, GAN) 的图像转换框架，能够将输入图像转换为与之对应的输出图像，能够广泛用于图像到图像转换的任务，如风格转换、图像修复、语义标签到图像的转换等。Pix2Pix 的核心思想是通过对抗训练将输入图像和目标输出图像进行配对，使生成网络可以学习到输入图像到输出图像的映射关系。在本节中，将学习使用 Pix2Pix 根据给定轮廓生成图像。
1. 模型与数据集
1.1 Pix2Pix 基本原理
Pix2Pix 是基于对抗生成网络 (Convolutional Generative Adversarial Networks, GAN) 的图像转换算法，可以将一种图像转换为与之对应的输出图像。例如，将黑白线稿转换为彩色图像或将低分辨率图像转换为高分辨率图像等。Pix2Pix 已经被广泛应用于计算机视觉领域，例如风格迁移、语义分割、图像去雾等任务。
假设，数据集中包含成对的相互关联图像，例如，线稿图像作为输入
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