学习了基于基于条件生成对抗网络（cGAN, Condition Generative Adversarial Networks ）的Pix2Pix模型实现图像风格转换。
Pix2Pix是将cGAN应用于有监督的图像到图像翻译的经典之作，其包括两个模型：生成器和判别器。

生成器G结构

生成器G用到的是U-Net结构，它分为两个部分，其中左侧是由卷积和降采样操作组成的压缩路径，右侧是由卷积和上采样组成的扩张路径，扩张的每个网络块的输入由上一层上采样的特征和压缩路径部分的特征拼接而成。网络模型整体是一个U形的结构，因此被叫做U-Net。和常见的先降采样到低维度，再升采样到原始分辨率的编解码结构的网络相比，U-Net的区别是加入skip-connection，对应的feature maps和decode之后的同样大小的feature maps按通道拼一起，用来保留不同分辨率下像素级的细节信息。

基于PatchGAN的判别器

判别器使用的PatchGAN结构，可看做卷积。生成的矩阵中的每个点代表原图的一小块区域（patch）。通过矩阵中的各个值来判断原图中对应每个Patch的真假。