Изменения
ссылка на статью про CGAN
[[File:Training_CGAN_pix2pix.png|400px|right|thumb|Пример процесса обучения генератора и дискриминатора для Pix2Pix.]]
Pix2Pix реализует архитектуру [[Generative Adversarial Nets (GAN)#CGAN_.28Conditional_Generative_Adversarial_Nets.29| условных порождающих состязательных сетей ]](англ. CGAN), где для генератора взята U-Net<ref name="unet">[https://sci-hub.do/10.1007/978-3-319-24574-4_28 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation]</ref>-основанная архитектура, а для дискриминатора используется сверточный классификатор PatchGAN<ref name="patch">[https://sci-hub.do/10.1007/978-3-319-46487-9_43 Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks]</ref>, который штрафует структуру только в масштабе участков изображения.
Генератор CGAN'a работает следующим образом: на вход подается one-hot вектор класса x и вектор шума z, в результате прохода через условный генератор выдается сгенерированное изображение этого класса, <tex>G: \{x,z\} \to y</tex>. <br>
