Abstrakt. Flera metoder föreslogs nyligen för uppgiften att översätta bilder mellan domäner utan förkunskaper i form av korrespondenser. De befintliga metoderna tillämpar kontradiktoriskt lärande för att säkerställa att distributionen av den kartlagda källkodsdomänen inte kan särskiljas från måldomänen, som lider av kända stabilitetsproblem. Dessutom är de flesta metoder starkt beroende av "cykel"-relationer mellan domänerna, vilket tvingar fram en en-till-en-kartläggning. I detta arbete introducerar vi en alternativ metod: Icke-adversarial Mapping (NAM), som skiljer uppgiften som måldomängenerativ modellering från den tvärdomänkartering uppgift. NAM bygger på en förtränad generativ modell av måldomänen, och anpassar varje källbild med en bild syntetiserad från måldomänen, samtidigt som de gemensamt optimerar domänkarteringsfunktionen. Det har flera viktiga fördelar: högre kvalitet och upplösning bildöversättningar, enklare och stabilare utbildning och återanvändbara målmodeller. Omfattande experiment presenteras som bekräftar fördelarna med vår metod.
En nyligen mycket annorlunda strategi är NAM REF, som bygger på att ha en hög kvalitet förtränad oövervakad generativ modell för källdomänen.
NAM: Non-Adversarial Unsupervised Domain Mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}