PM-CycleGAN概念

PM-Complete Cycle Generative Adversarial Networks）是一个深度学习模型，特别应用于图像修复和图像合成领域。它结合了条件生成对抗网络（CycleGAN）和部分到完整的迁移学习思想。在PM-CycleGAN中，模型接收一个部分损坏或缺失的图像作为输入，然后尝试通过生成对抗过程，生成一张与完整图像相对应的、结构完整的新图像。

1. **部分损坏图像**：模型接受的输入是图像的一部分信息，比如被遮挡、模糊或只有部分可见的部分。
2. **完整图像生成**：模型的目标是利用已知的部分信息，预测并生成缺失的部分，使其接近于原始的完整图像。
3. **循环一致性**：PM-CycleGAN还遵循了CycleGAN的循环一致原则，即不仅从部分到完整，还能从完整到部分，确保两个方向的生成结果相互匹配。