CycleGAN

CycleGAN 是一个用于无配对图像到图像转换的深度学习框架，支持在缺乏成对训练数据（如照片-油画对应集）的情况下实现跨域图像风格迁移。其核心基于循环一致性对抗网络（Cycle-Consistent GAN），通过双向映射约束与对抗训练实现高质量转换，典型应用包括油画转照片、马转斑马、季节变换等。项目采用 Torch 框架实现，强调无监督域迁移能力，适用于艺术创作辅助、图像编辑、数据增强及计算机视觉研究等场景。