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生成对抗网络(GAN)与图像处理的结合一直受到机器视觉领域研究者的推崇,GAN凭借其强大的网络结构和特征学习能力,在图像生成和转换领域尤为出色。为了研究基于生成对抗网络的图像生成算法,对CycleGAN算法进行了重点研究,并结合Pix2Pix算法进行比较分析,得出实验结果。根据人工智能领域的发展提出了可行算法的改进方向,并对GAN在图像生成领域的发展趋势提出了预测。