注：本文仅个人学习理解，如需详细内容请看原论文！

一、cycleGAN

1.整体架构：
将图片A通过生成器生成图片B，然后通过判别器判别图片B的真假；并且图片B通过另一个生成器生成A‘，让A和A’近似。

2.4种损失函数：
G网络、D网络、Cycle、Identity，D网络中使用了PatchGAN。

3.PatchGAN的作用：
​ 输出的是一个N × N的矩阵，需要机遇感受野来计算损失；基于感受野在特征图上的预测结果，和标签（也需要设置成N x N）计算损失。

​ 每个圆圈代表一个patch。

二、starGAN v1

1.生成器：

通过输入input image、目标域（目标风格）然后输出fake image；

将fake image与原始信号再次输入到生成器G中，生成Reconstructed image，使Reconstructed image与input image 越接近越好；

将fake image再次输入到判别器D中，然后通过类别判断真假。

2.判别器：

输入real image 和 fake image，通过判别器D输出图片的真假，以及分类结果

三、starGAN v2

引入了 Mapping network 与 Style encoder

1.Generator:

加入style编码，通过Mapping network 和 Style encoder编码

2.Mapping network：

输入：随机初始化一个向量，如16维向量Z（原图像）；在传入一个reference（提供风格的图像）。

输出：64维向量，经过风格转换的图像。

组成：一些全连接网络构成。

3.Style encoder：

将原始的图像X做一个编码E（X）得到一个64维的向量。

4.Discriminator:

输出多分支结果，假设有3种风格，就会输出6种结果，每种风格都会产生2种结果。