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CycleGAN介绍
CycleGAN是一种无需配对数据的图像转换技术，能够将源域中的图像转化为目标域中的图像，而不需要在两个域之间建立任何映射。它由一组生成器和判别器组成，可以通过对抗训练来学习从一个图像域到另一个图像域的变换。
CycleGAN最初于2017年由Jun-Yan Zhu等人提出，旨在解决图像翻译问题，例如将马转换为斑马或将日落转换为日出。与其他图像转换技术不同的是，CycleGAN可以处理非配对数据，这使得它更加实用，因为在某些情况下，获取配对数据可能非常困难。
CycleGAN的目的是在不需要配对数据的情况下，使用生成式对抗网络（GAN）进行图像转换，以增强人工智能系统的自动化和智能性。CycleGAN已经被应用于各种领域，如风格迁移、语音转换、视频转换等。
作业目标:
1、学会阅读开源代码文档；
2、利用CycleGAN代码将一组图片转换为梵高或者莫奈风格。
阅读 README.md 文档
这里面有 CycleGAN 训练/测试的说明文档，由于训练集比较大，因此跳过训练这一部分，直接利用已经训练好的模型进行CycleGAN图片风格转换
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