Pix2pix是由Isola et al.(2016, 柏克萊) 在 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 提出，是學習任意圖像對轉換關係的經典作品。
資料集
edges2shoes，一個提供鞋子外框素描與鞋子照片隊的資料集。
網路
生成器是UNet，判別器是一個簡單的全卷積網路PatchGAN，PatchGAN的輸入是由channel組起來的圖片對，輸出是每個像素是真是假。
損失函數
生成器採用Mean square error loss做GAN的損失函數搭配 L1 loss做像素級的損失，判別器採用 Mean square error loss做GAN的損失函數。
訓練
依照GAN的訓練方式，生成器會試圖欺騙判別器，生成越來越真的圖片，判別器會試圖判斷圖片是真是假。
評估
優點: 形狀跟紋路大致上正確。
缺點: 像素層級上會有破損、顏色過於灰暗、細節粗略。
結語
本文為pix2pix的簡單實作，代碼可參考以下連結。
參考
