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cGANs不同于普通的GANs,除了随机噪声z外,还在Generator和Discriminator中加入了原图x来进行计算。即GAN是学习从噪声z到输出y的映射,conditionalGAN是从图像x和噪声z到输出y的映射。G{x,z}→yGG{x,z}→yGenerator本文的生成器使用U-Net结构,而非简单的Encoder-Decoder结构。判别器使用PatchGAN,即把图像分割成7

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