在前一篇文章中，我们对 Pix2Pix 的应用进行了总结，探讨了其在图像转换任务中的表现和优势。这篇文章将聚焦于 CycleGAN，一种无监督学习的对抗性生成网络，它在风格转换和图像到图像

在上一篇文章中，我们介绍了CycleGAN神经网络的基本结构及其工作原理。这一篇将重点讨论CycleGAN在风格重建中的应用，以及如何通过该模型实现图像间的风格迁移。

什么是风格重建？

在前一篇中，我们探讨了CycleGAN这一强大的图像风格重建模型。CycleGAN通过引入循环一致性损失，使得源域与目标域之间的图像转换更加真实可信。这一篇将重点分析轻量级CNN（Li