Oparerad Image-to-Image Translation (UIT) fokuserar på att översätta bilder mellan olika domäner genom att använda oparade data, som fått ökat forskningsfokus på grund av dess praktiska användning. Befintliga UIT-system brister dock i behovet av övervakad utbildning och bristen på kodning av domäninformation. I detta dokument föreslår vi en Attribut guidad UIT-modell som kallas AGUIT för att ta itu med dessa två utmaningar. AGUIT anser att UIT:s multimodala och flerdomäniska uppgifter tillsammans med en ny halvövervakad miljö, som också förtjänar representationsuppgörelse och fin kontroll av resultaten. Speciellt, AGUIT drar nytta av tvåfaldiga: (1) Det antar en ny semiövervakad inlärningsprocess genom att översätta attribut för märkta data till omärkta data, och sedan rekonstruera omärkta data genom en cykelkonsistens operation. (2) Den bryter ner bildrepresentationen i domäninvariant innehållskod och domänspecifik stilkod. Den omdesignade stilkoden bäddar in bildstilen i två variabler som hämtats från Gaussisk standarddistribution och distributionen av domänetiketten, vilket underlättar den fina kontrollen av översättningen på grund av kontinuiteten i båda variablerna. Slutligen inför vi en ny utmaning, d.v.s. löslig överföring, för UIT-modeller, som antar den lösliga representationen för att översätta data som är mindre relaterade till utbildningssetet. Omfattande experiment visar kapaciteten hos AGUIT över befintliga toppmoderna modeller.
AGUIT REF använder en ny halvövervakad inlärningsprocess.
Attribute Guided Unpaired Image-to-Image Translation with Semi-supervised Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}