Abstrakt. Oöverträffad bild-till-bild översättning är ett viktigt och utmanande problem i datorseende. Med tanke på en bild i källdomänen är målet att lära sig den villkorliga fördelningen av motsvarande bilder i måldomänen, utan att se några exempel på motsvarande bildpar. Även om denna villkorade fördelning i sig är multimodal, gör befintliga metoder ett alltför förenklat antagande, där man modellerar den som en deterministisk en-till-en-kartläggning. Som ett resultat, de misslyckas med att generera olika utgångar från en given källa domänavbildning. För att komma till rätta med denna begränsning föreslår vi ett ramverk för multimodal oöverträffad Image-to-image Translation (MUNIT). Vi antar att bildrepresentationen kan brytas ned i en innehållskod som är domäninvariant, och en stilkod som fångar domänspecifika egenskaper. För att översätta en bild till en annan domän, vi reombine dess innehåll kod med en slumpmässig stil kod samplas från stil utrymme måldomänen. Vi analyserar det föreslagna ramverket och fastställer flera teoretiska resultat. Omfattande experiment med jämförelser med toppmoderna metoder visar vidare på fördelarna med det föreslagna regelverket. Dessutom tillåter vårt ramverk användare att kontrollera stilen på översättningsutgångar genom att ge en exempel stil bild. Kod och förträngda modeller finns på https://github.com/nvlabs/MUNIT.
På liknande sätt, Huang et al. REF föreslog en modell för bild-till-bild-översättning.
Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}