I detta dokument strävar vi efter att lösa det multidomäniska problemet med bildöversättning med en enhetlig modell på ett oövervakat sätt. Det mest framgångsrika arbetet på detta område avser Stargan [3], som fungerar bra i uppgifter som ansiktsattribut modulering. StarGAN kan dock inte matcha flera översättningskartläggningar när man stöter på allmänna översättningar med mycket olika domänskiften. Å andra sidan antar StarGAN en Encoder-Decoder-Diskriminator arkitektur (EDD), där modellen är tidskrävande och instabil att träna. Därför föreslår vi en kompakt, effektiv, robust och snabb GAN-modell, kallad CerfGAN, för att lösa ovanstående problem. I princip innehåller CerfGAN en ny komponent, d.v.s. en mångklassig diskriminator (MCD), vilket ger modellen en extremt kraftfull förmåga att matcha flera översättningskartläggningar. För att stabilisera träningsprocessen spelar MCD också en roll för kodaren i CerfGAN, vilket sparar en hel del beräknings- och minneskostnader. Vi utför omfattande experiment för att visa hur effektiv den föreslagna metoden är. Kvantitativt, CerfGAN visas för att hantera en serie av bild-till-bild översättning uppgifter inklusive stil överföring, säsong överföring, ansikts hallucination, etc, där indata bilder tas prover från olika domäner. Jämförelserna med flera nyligen föreslagna tillvägagångssätt visar den föreslagna metodens överlägsenhet och nyhet.
CerfGAN REF antar en mångklassig discriminator för att göra det möjligt för generatorn att översätta bilder med höga domänskift.
CerfGAN: A Compact, Effective, Robust, and Fast Model for Unsupervised Multi-Domain Image-to-Image Translation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}