Abstrakt. State-of-the-art metoder för bild-till-bild översättning med Generative Adversarial Networks (GANS) kan lära sig en kartläggning från en domän till en annan domän med hjälp av oparade bilddata. Dessa metoder kräver dock utbildning av en särskild modell för varje par av bilddomäner, vilket begränsar skalbarheten i hanteringen av mer än två bilddomäner. Dessutom har utbildningsfasen av dessa metoder det gemensamma problemet med modellkollaps som försämrar kvaliteten på de genererade bilderna. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en Dual Generator Generative Adversarial Network (G 2 GAN), som är en robust och skalbar metod som gör det möjligt att utföra oparerad bild-till-bild översättning för flera domäner med endast dubbla generatorer inom en enda modell. Dessutom utforskar vi olika optimeringsförluster för bättre utbildning av G 2 GAN, och gör därmed oparerad bild-till-bild-översättning med högre konsistens och bättre stabilitet. Omfattande experiment på sex allmänt tillgängliga datauppsättningar med olika scenarier, dvs. arkitektoniska byggnader, årstider, landskap och mänskliga ansikten, visar att den föreslagna G2 GAN uppnår överlägsen modellkapacitet och bättre produktionsprestanda jämfört med befintliga GAN-modeller för bild-till-bild-översättning.
Tang och al. REF föreslår G 2 GAN, som är en robust och skalbar metod som gör det möjligt att utföra oparerad bild-till-bild-översättning för flera domäner.
Dual Generator Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}