cycleGAN的改进文章（CyCADA + U-GAT-IT）

1、为了用GTA游戏场景生成街景图片，用于扩展训练集，论文CYCADA提出了自己的Semantic Consistency Loss，取得了很好的效果。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.03213
代码地址：https://github.com/jhoffman/cycada_release

2、论文UGATIT则提出了使用“热图引导注意力机制”和“AdaLIN归一化”方法增强了CycleGAN头像风格迁移任务的效果。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.10830
代码地址：https://github.com/znxlwm/UGATIT-pytorch

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