CycleGAN是一种深度学习模型，用于图像转换任务。它可以将一组图像从一个领域转换到另一个领域，而需成对的训练数据。例如，将马的图像转换为斑马的图像，或将夏季景色的图像转换为冬季景色的图像。CycleGAN使用对抗性损失函数和循环一致性损失函数 ...

这项由字节跳动Seed团队开发的研究成果发表于2026年6月30日，论文编号为arXiv:2607.00248v1，分类在计算机人工智能领域（cs.AI）。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv平台查询完整论文。