Den multi-domän-bild-till-bild översättningen mottas ökande uppmärksamhet i datorn vision gemenskap. De översatta bilderna behåller dock ofta egenskaperna hos källdomänen. I detta dokument föreslår vi en ny Untraceable GAN (UGAN) för att ta itu med fenomenet med kvarhållande av källor. Närmare bestämt innehåller UDAN:s discriminator en ny källklassificering för att avgöra vilken domän en bild är översatt från, med syftet att avgöra om den översatta bilden fortfarande behåller egenskaperna hos källdomänen. Efter denna kontradiktoriska träning konvergerar, översättaren kan syntetisera målet endast egenskaper och även radera käll-endast egenskaper. På så sätt blir källdomänen för den syntetiserade bilden omöjlig att spåra. Vi utför omfattande experiment, och resultaten har visat att den föreslagna UGAN kan producera överlägsna resultat över state-of-the-art StarGAN [4] på tre ansiktsredigering uppgifter, inklusive ansiktsåldring, makeup, och uttryck redigering. Källkoden kommer att göras allmänt tillgänglig.
IGAN REF använder en källklassificerare i discriminator för att avgöra om den översatta bilden fortfarande innehar egenskaperna i källdomänen, så att ta bort irrelevanta källfunktioner.
UGAN: Untraceable GAN for Multi-Domain Face Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}