基于CycleGAN的莫奈风格迁移系统-CycleGAN

项目描述 基于 CycleGAN 的莫奈风格迁移系统
基于 CycleGAN 的莫奈风格迁移系统，使用官方预训练权重实现照片与莫奈画作之间的双向风格转换，无需训练即可直接出图。

项目功能
照片→莫奈：将真实照片转换为莫奈印象派油画风格
莫奈→照片：将莫奈画作还原为照片质感
Gradio 网页界面：浏览器中上传图片、选择方向、实时转换、下载结果
批量推理：命令行处理整文件夹图片
高分辨率推理：保留原图尺寸，支持任意分辨率输入

运行环境
操作系统：Windows
Python 环境：Anaconda（cyclegan_11_8）
核心依赖：PyTorch、torchvision、Pillow、Gradio
硬件：CPU 即可运行（GPU 不可用，GeForce GT 610 不被 PyTorch 支持）

项目技术
模型：官方 ResnetGenerator（9 残差块，11.38M 参数，InstanceNorm 归一化）
权重：UC Berkeley 官方预训练 style_monet.pth / monet2photo.pth（各 45.6MB）
推理优化：加载后关闭 InstanceNorm 的 running stats，改用实例级归一化（效果提升约 3 倍）
界面：Gradio Blocks，双模型预加载、零等待切换方向
预处理：全卷积模型支持任意尺寸，仅 pad 到 4 的倍数

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行