Comme son nom l’indique, CycleGAN est un type de modèle génératif (crée par Jun-Yan Zhu et al. pour le laboratoire de recherche BAIR de l’UC Berkeley), un GAN (Generative Adversarial Network) servant à effectuer du transfert de style sur une image. En pratique, la grande majorité des GAN que l’on utilise pour transformer une image du style d’un domaine X en image du style d’un domaine cible Y est entraînée en utilisant un jeu de données jumelées dont chaque exemple d’image de X possède un exemple directement associé dans un autre style Y. Là où CycleGAN se démarque est justement dans son non-besoin d’avoir des pairs d’images lors de l’entraînement.