基于DCGAN与Pix2Pix的图像生成与风格迁移
1. DCGAN的调整与思考
在使用DCGAN时，对于生成器，我们可以在网络中添加额外的层，但这会增加训练时间，也会提高模型发散的可能性。而对于判别器，我们可以构建一个最先进的二分类器，但同样可能增加模型发散的风险。因此，我们需要根据自身应用的需求对该架构进行实验，找出适合网络的最佳参数。
这里有两个相关的练习：
1. 修改DCGAN的生成器，使其与论文完全匹配，能否忠实重现论文结果？原因是什么？
2. 修改下载脚本，下载不同的LSUN数据集，是否需要修改代码以获得结果？哪些参数是重要的？
2. Pix2Pix图像到图像的翻译
2.1 Pix2Pix简介
Pix2Pix是一种流行的风格迁移应用，采用生成对抗网络（GAN）架构。它易于训练，受到了全球研究人员和终端用户的青睐。下面将介绍实现该算法的基础知识和简单训练脚本。
2.1.1 准备工作
首先，获取《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》论文： https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf ，阅读后继续后续内容。
2.1.2 构建网络的关键组件
构建这个网络有两个关键组件：判别器和生成器方法。以下是这两个网络的工作示意图：
