우리 프로젝트에 가장 가까울 수 도 있는 모델

특징

1. CGAN을 사용한 이미지간 변환이 pix2pix라는 이름으로 출시되었을 때 바로 사용할 수 있을 만큼 간단한 화풍 묘사 신경망이라는 평가
2. pix2pix 아키텍쳐는 훈련하기가 쉽고 파라미터 조율이 간단해서 최종 사용자들에게 인기를 끌었다.
3. cgan의 생성자에 mnist처럼 레이블을 넣은 대신 실제 이미지를 넣은 것 -> cyclegan이 cgan 두개를 이어 붙인 거라면 pix2pix는 cgan 한개

판별기

• 입력 : x이미지, y이미지 두개를 접합
• 출력 : 0, 1로 분류 -> 입력으로 들어온 이미지가 실제 이미지인지 가짜 이미지인지 분류
  ★ 2개 이미지 입력 및 단일 분류 출력

생성기

• Unet 기반

• skip connection : 깊은 모델이 입력단의 데이터를 잊지 않도록 하는 목적(케라스에서는 concatenate layer로 나타냄)

훈련

https://drive.google.com/file/d/1eSkw6UDfhY9wugUKBr5QwfKfzNaBBmha/view?usp=sharing