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https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9175281.html
论文：
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf
代码：
官方project：https://phillipi.github.io/pix2pix/
官方torch代码：https://github.com/phillipi/pix2pix
官方pytorch代码（CycleGAN、pix2pix）：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
第三方的tensorflow版本：https://github.com/yenchenlin/pix2pix-tensorflow
pix2pix使用的是Conditional GAN（cGAN）。传统的GAN通过随机向量z学习到图像y：$G:z\to y$；cGAN则是通过输入图像x及随机向量z学到图像y：$G:\{x,z\}\to y$。其目标函数是
${{L}_{cGAN}}(G,D)={{E}_{x,y\sim {{p}_{data}}(x,y)}}\left[ \log D(x,y) \right]+{{E}_{x\sim {{p}_{data}}(x),z\sim {{p}_{z}}(z)}}\left[ \log (1-D(x,G(x,z))) \right]$
如下图所示，左侧为正样本，右侧为负样本。其中真实图像为y，真是图像对应的航空图像为x，这两张图像通过判别器，得到正样本。右图中将航空图像x通过生成器G，得到重建的图像G(x,z)，而后将重构图像及真实航空图像输入判别器D，作为负样本。
由于以前的研究中发现，对于cGAN，增加一个额外的损失，如L2距离（真实图像和生成图像），效果更好。此时判别器的损失不变，生成器的损失变了。该论文中使用L1距离，原因是相比于L2距离，L1距离产生的模糊更小。
${{L}_{L1}}(G)={{E}_{x,y\sim {{p}_{data}}(x,y),z\sim {{p}_{z}}(z)}}\left[ {{\left\| y-G(x,z) \right\|}_{1}} \right]$
因而，pix2pix最终的目标函数是：
${{G}^{*}}=\arg \underset{G}{\mathop{\min }}\,\underset{D}{\mathop{\max }}\,{{L}_{cGAN}}(G,D)+\lambda {{L}_{L1}}(G)$
pix2pix未使用传统的encoder-decoder的模式（下图左侧），而是使用了U-Net（下图右侧）网络。U-Net论文为：U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation。U-net在decoder部分，每个conv层之前将输入和decoder对应的镜像层进行了拼接，因而输入的通道数增加了1倍，但是不严谨的说，输入的通道数不会影响卷积的输出维度，因而网络不会出问题。
网络中的判别器结构比较容易理解，生成器按照上面U-Net理解之后，也比较容易理解（开始没有理解U-Net，导致对生成器中encoder的理解有困难）。具体网络结构如下图所示（对应于第三方的tensorflow代码）。当输入为256*256的图像时，第一行为图像宽高（未考虑batchsize及channel），第二行中e1…e8和第三行d1…d8为generator函数中对应的变量。第三行d1t…d7t为generator函数中encoder的临时变量。其和e8…e2在channel维度进行concat后得到最终的d1…d7。最终d8经过tanh后，得到输入范围为[-1,1]之内的生成图像。
