Abstrakt. Befintliga metoder för multi-domain image-to-image översättning (eller generering) försök att direkt kartlägga en inmatningsbild (eller en slumpmässig vektor) till en bild i en av utdatadomänerna. De flesta befintliga metoder har dock begränsad skalbarhet och robusthet, eftersom de kräver att man bygger oberoende modeller för varje par av områden i fråga. Detta leder till två betydande brister: 1) behovet av att utbilda exponentiellt antal parvisa modeller och 2) oförmågan att utnyttja data från andra områden när man utbildar en viss parvis kartläggning. Inspirerad av det senaste arbetet med modulnätverk [2] föreslår detta dokument ModularGan för flerdomänisk bildgenerering och bild-till-bild-översättning. ModularGan består av flera återanvändbara och kompatibla moduler som bär på olika funktioner (t.ex. kodning, avkodning, omvandlingar). Dessa moduler kan tränas samtidigt, utnyttja data från alla domäner, och sedan kombineras för att konstruera specifika GAN-nätverk vid testtid, enligt den specifika bildöversättning uppgift. Detta leder till ModularGans överlägsna flexibilitet att generera (eller översätta till) en bild i någon önskad domän. Experimentella resultat visar att vår modell inte bara presenterar övertygande perceptuella resultat utan också överträffar toppmoderna metoder på multi-domain ansiktsattribut överföring.
ModularGAN REF föreslår en modulär arkitektur bestående av flera återanvändbara och kompatibla moduler.
Modular Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}