論文Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

簡介： 無監督圖像遷移網絡是計算機視覺領域的一個技術難題，即給定一張源域圖像，如何在沒有其他圖像樣本的情況下，學習相應目標域圖像的條件分佈。當處理多維條件分佈時，現有的方法是在過度簡化的假設條件下，通過繪製源域圖像和確定的、一對一的目標圖像來進行建模。 然而，上述方法無法用來生成給定源域圖像的多種多樣的目標圖像。因此，本文提出了一種多維無監督圖像遷移網絡框架。 本文中假定代表圖像可以被分解成域不變

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