Oöverträffad bild-till-bild-översättning syftar till att lära sig en gemensam distribution av bilder i olika domäner genom att använda bilder från de marginella distributionerna i enskilda domäner. Eftersom det finns en oändlig uppsättning gemensamma distributioner som kan komma fram till de givna marginella distributionerna, kunde man inte dra några slutsatser om den gemensamma distributionen från marginaldistributionerna utan ytterligare antaganden. För att ta itu med problemet, vi gör en delad-latent utrymme antagande och föreslå en oövervakad bild-till-bild översättning ramar baserat på Pared GANs. Vi jämför det föreslagna ramverket med konkurrerande metoder och presenterar högkvalitativa bildöversättningsresultat på olika utmanande oövervakade bildöversättningsuppgifter, inklusive street scen bildöversättning, djur bildöversättning, och ansiktsbild översättning. Vi tillämpar också den föreslagna ramen för domänanpassning och uppnår toppmoderna resultat på referensdatauppsättningar. Kod och ytterligare resultat finns tillgängliga på https://github.com/mingyuliutw/unit.
UNIT REF inför en begränsning för att lära sig ett delat latent utrymme.
Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}