Vinter till sommar Fotografering till porträtt Attribut Genererad Input Output Input Output Bild. 1: Oparerad olika bild-till-bild översättning. (Lef t) Vår modell lär sig att utföra olika översättningar mellan två samlingar av bilder utan anpassade träningspar. (Rätt) Exempelstyrd översättning. Abstrakt. Bild-till-bild översättning syftar till att lära kartläggningen mellan två visuella domäner. Det finns två huvudutmaningar för många tillämpningar: 1) bristen på anpassade träningspar och 2) flera möjliga utgångar från en enda ingångsbild. I detta arbete presenterar vi ett tillvägagångssätt baserat på disentranged representation för att producera olika utgångar utan parade träningsbilder. För att uppnå mångfald föreslår vi att bilder inbäddas i två utrymmen: ett domäninvariantt innehållsutrymme som fångar upp delad information över olika domäner och ett domänspecifikt attribututrymme. Vår modell tar de kodade innehållsfunktionerna som extraheras från en given ingång och attributvektorerna som provtas från attribututrymmet för att producera olika utgångar vid testtillfället. För att hantera oparade träningsdata, introducerar vi en ny cross-cycle konsistens förlust baserat på disentangled representationer. Kvalitativa resultat visar att vår modell kan generera mångsidiga och realistiska bilder på ett brett spektrum av uppgifter utan parade träningsdata. För kvantitativa jämförelser mäter vi realism med användarstudie och mångfald med ett perceptuellt avståndsmått. Vi tillämpar den föreslagna modellen för domänanpassning och visar konkurrenskraftig prestanda jämfört med toppmoderna på datauppsättningarna MNIST-M och LineMod. lika lön
Samtidigt, DRIT REF helt enkelt konkateterar innehållet och stil funktioner för att utföra bildöversättning.
Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}