DistanceGAN

无需配对数据,保持图像结构做风格迁移

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 39 🐛 待处理 1 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 194
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,基于PyTorch实现,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

DistanceGAN 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sagiebenaim
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于PyTorch实现,可自行部署使用,完全免费。
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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,computer-vision-ai,deep-learning,gan,image-generation,image-manipulation,pytorch,unsupervised-learning
GitHub 星标★ 194
上线时间2017-06-02 00:00:00
代码更新2019-04-06
仓库体积846 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

DistanceGAN 是论文《One-Sided Unsupervised Domain Mapping》(NIPS 2017)的 PyTorch 实现,用于无监督图像域映射。它解决传统 GAN 在无配对数据下难以保持图像几何结构的问题,通过引入距离保持损失,约束源域和目标域内样本间的相对距离在映射前后保持一致,从而在无需成对样本的情况下实现图像风格迁移、形状变换等任务。核心能力包括:支持单侧映射(只需一个生成器)、距离一致性约束、多尺度结构保持,以及基于 PyTorch 的简洁实现。项目代码结构清晰,适合作为无监督域映射和 GAN 学习的研究参考。

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 ★ 194

核心亮点

  • 提出距离保持损失,有效缓解无监督域映射中的结构失真问题
  • 单侧映射设计,训练更简单,收敛更稳定
  • PyTorch 实现,代码简洁,易于复现和二次开发

不足之处

  • 文档较少,仅有 README 基础说明,缺乏详细使用指南
  • 项目维护不活跃,依赖旧版 PyTorch,可能需适配新环境

适用场景

  • 无配对数据的图像风格迁移(如照片转油画)
  • 跨域图像生成,保持物体形状不变(如马转斑马)
  • 学术研究:无监督域映射算法对比与改进

替代项目

CycleGAN、UNIT、MUNIT

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