Vi föreslår det kopplade generativa kontrariska nätverket (CoGAN) ramverk för att generera par av motsvarande bilder i två olika domäner. Den består av ett par generativa kontradiktoriska nätverk, var och en ansvarig för att generera bilder i en domän. Vi visar att genom att genomdriva en enkel vikt-delning begränsning, CoGAN lär sig att generera par av motsvarande bilder utan att det finns några par av motsvarande bilder i de två områdena i träningssetet. Med andra ord, CoGAN lär sig en gemensam distribution av bilder i de två domänerna från bilder som dras separat från marginalfördelningarna av de enskilda domänerna. Detta står i kontrast till de befintliga multimodala generativa modellerna, som kräver motsvarande bilder för utbildning. Vi tillämpar CoGAN på flera par bildgenerering uppgifter. För varje uppgift lär sig GoGAN att generera övertygande par av motsvarande bilder. Vi demonstrerar vidare tillämpningarna av CoGAN-ramverket för domänanpassning och övergripande bildgenereringsuppgifter.
Kopplade Generativa Adversarial Networks REF består av en serie GANs, och var och en av dem kan representera en av domänerna.
Coupled Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}