CycleGANsformer

用 Transformer 升级 CycleGAN，让图像翻译更懂全局关系

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 1 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 65
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

CycleGANsformer 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队rish-16
官网地址https://rish-16.github.io/CycleGANsformer
GitHubhttps://github.com/rish-16/CycleGANsformer
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型generative-adversarial-network,image-generation,transformer
GitHub 星标★ 65
上线时间2021-03-15 00:00:00
代码更新2021-07-29
仓库体积35 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

CycleGANsformer 是一个基于 PyTorch 的未配对图像到图像翻译项目，结合了 Transformer 架构与生成对抗网络（GAN）。它旨在解决传统 CycleGAN 在捕捉长距离依赖和全局上下文方面不足的问题，通过引入 Transformer 模块增强生成器的特征表达能力和图像合成质量。项目目前处于开发初期（WIP），核心能力包括：利用 Transformer 的自注意力机制建模图像全局关系，配合 CycleGAN 的循环一致性损失实现无配对训练，支持多种图像翻译任务（如风格迁移、季节转换等）。代码结构清晰，基于 PyTorch 实现，便于研究者扩展和实验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 65

核心亮点

  • 将 Transformer 自注意力引入 GAN 生成器，提升对图像全局结构的建模能力
  • 基于 CycleGAN 框架，支持未配对数据训练，降低数据标注成本
  • 代码基于 PyTorch，结构清晰，便于二次开发和实验对比

不足之处

  • 项目处于 WIP 状态，文档和示例不完整，上手需自行探索
  • 未提供预训练模型和完整训练配置，复现效果需调参

适用场景

  • 无配对数据的风格迁移（如照片转油画、白天转黑夜）
  • 医学图像模态转换（如 MRI 到 CT）
  • 跨域数据增强（如合成图像到真实图像）

替代项目

CycleGAN、CUT、TransGAN

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