Bild-till-bild översättningsuppgifter har undersökts brett med Generative Adversarial Networks (GANS) och dual learning. Befintliga modeller saknar dock förmågan att kontrollera de översatta resultaten i måldomänen och deras resultat saknar vanligtvis mångfald i den meningen att en fast bild vanligtvis leder till (nästan) deterministiska översättningsresultat. I detta dokument studerar vi ett nytt problem, villkorlig bild-till-bild-översättning, som är att översätta en bild från källdomänen till måldomänen som är beroende av en given bild i måldomänen. Det kräver att den genererade bilden ska ärva vissa domänspecifika funktioner i den villkorade bilden från måldomänen. Därför, att ändra den villkorliga bilden i måldomänen kommer att leda till olika översättningsresultat för en fast ingångsbild från källdomänen, och därför den villkorliga inmatningsbilden hjälper till att kontrollera översättningsresultaten. Vi tar itu med detta problem med ouppklarade uppgifter som bygger på GAN och dubbelt lärande. Vi vrider ihop två villkorliga översättningsmodeller (en översättning från A-domän till B-domän och den andra från B-domän till A-domän) för indatakombination och rekonstruktion samtidigt som domänoberoende funktioner bevaras. Vi utför experiment på mäns ansikten från - till kvinnors ansikten översättning och kanter till skor och väskor översättningar. Resultaten visar hur effektiv vår föreslagna metod är.
För att generera kontrollerbart översättningsresultat, Lin et al. REF sönderdela bilden latent utrymme i domänoberoende och domänspecifika funktionsrymder, och ta upp ett nytt problem som heter villkorlig tvärdomänöversättning som kan tilldela domänspecifika funktioner för genererat resultat genom att mata in en villkorlig bild i måldomänen.
Conditional Image-to-Image Translation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}