Vi studerar problemet med att överföra ett prov i en domän till ett analogt prov i en annan domän. Eftersom två relaterade domäner, S och T, Vi vill lära sig en generativ funktion G som kartlägger ett inmatningsprov från S till domänen T, sådan att utgången av en given funktion f, som accepterar ingångar i båda domänerna, skulle förbli oförändrad. Annat än funktionen f, träningsdata är oövervakad och består av en uppsättning prover från varje domän. Domänöverföringsnätverket (DTN) vi presenterar använder en sammansatt förlustfunktion som inkluderar en multiklass GAN förlust, en f - constancy komponent, och en regularisering komponent som uppmuntrar G att kartlägga prover från T till sig själva. Vi tillämpar vår metod på visuella domäner inklusive siffror och ansiktsbilder och visar dess förmåga att generera övertygande nya bilder av tidigare osynliga entiteter, samtidigt som deras identitet bevaras.
I REF föreslogs ett nätverk för domänöverföring för att ta itu med problemet med emojigenerering för en viss ansiktsbild.
Unsupervised Cross-Domain Image Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}