Det är användbart att automatiskt omvandla en bild från sin ursprungliga form till någon syntetisk form (stil, partiellt innehåll, etc.).), samtidigt som den ursprungliga strukturen eller semantiken bibehålls. Vi definierar detta krav som problemet med "bild-till-bild-översättning", och föreslår ett allmänt tillvägagångssätt för att uppnå det, baserat på djupa konvolutionella och villkorliga generativa kontradiktoriska nätverk (GANS), som har vunnit en fenomenal framgång att lära sig kartlägga bilder från buller in sedan 2014. I detta arbete utvecklar vi en tvåstegs (oövervakad) inlärningsmetod för att översätta bilder mellan olika domäner genom att använda omärkta bilder utan att ange någon korrespondens mellan dem, så att man undviker kostnaden för att skaffa märkta data. Jämfört med tidigare verk demonstrerade vi förmågan av generalitet i vår modell, genom vilken variansen av översättningar kan genomföras av en enda typ av modell. En sådan förmåga är önskvärd i tillämpningar som dubbelriktad översättning
Dong m.fl. REF föreslog att villkorlig GAN skulle användas för bild-till-bild-översättning.
Unsupervised Image-to-Image Translation with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}