前言
Pix2Pix是一种基于条件生成对抗网络的深度学习图像转换模型，可以实现多种图像之间的转换，如语义/标签到真实图片、灰度图到彩色图等。该模型由Phillip Isola等作者在2017年CVPR上提出，包括生成器和判别器两个模型。相比传统方法，Pix2Pix使用通用框架和相同的架构和目标训练不同的数据，得到令人满意的结果。
基础原理
cGAN的生成器利用输入图片作为指导信息，生成用于迷惑判别器的“假”图像，而传统GAN的生成器是基于随机噪声生成图像。在Pix2Pix中，判别器判断生成器输出的图像是真实的训练图像还是“假”图像。在不断博弈过程中，模型达到平衡点，生成器输出的图像使得判别器具有50%的概率判断正确。
创建网络
在处理完数据后，即将进行网络的搭建。网络搭建包括生成器G的U-Net结构、判别器D的条件判别器PatchGAN以及损失函数的详细讨论。生成器G使用U-Net结构，通过编码和解码将输入的轮廓图转换成真实图片；判别器D使用作者提出的条件判别器PatchGAN，在轮廓图条件下对生成的图片判断真假。
训练结果集
总结
本文介绍了如何使用Pix2Pix神经网络模型实现图像转换任务。文章首先介绍了Pix2Pix的基础原理,包括生成器和判别器的网络结构和训练目标函数。然后详细讲解了如何使用MindSpore框架搭建Pix2Pix生成器和判别器网络,以及如何进行模型训练和推理。最后展示了训练后的模型在测试集上的生成效果
