pix2pix网络结构

pix2pix网络是一种基于对抗生成网络（GAN）的模型，它包括一个生成器和一个判别器。生成器采用了U-net的结构，总共包含15层，其中8层是卷积层作为encoder，7层是反卷积层作为decoder。与传统的encoder-decoder不同的是，pix2pix引入了一种叫做"skip-connect"的技巧，即每一层反卷积层的输入都是前一层的输出加上与该层对称的卷积层的输出。这样做的目的是保证encoder的信息在decoder时可以不断地被重新记忆，使得生成的图像尽可能保留原图像的一些信息。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [AI修图！pix2pix网络介绍](https://blog.csdn.net/mozf881/article/details/83759009)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [对于pix2pix的介绍以及实现](https://blog.csdn.net/qq_45710342/article/details/122332878)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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