TuiGAN: Learning Versatile Image-to-ImageTranslation with Two Unpaired Images
簡介 一個無監督的圖像-圖像轉換(UI2I)任務處理學習兩個域之間的映射沒有配對的圖像。雖然現有的UI2I方法通常需要來自不同領域的大量未配對的圖像進行訓練，但是在許多情況下，訓練數據是非常有限的。在本文中，我們論證了即使每個域只包含一個映像，UI2I仍然可以被實現。爲此，我們提出了TuiGAN，這是一個生成模型，只針對兩個非匹配的用戶，相當於一次性的無監督學習。使用TuiGAN，圖像將以粗到細的
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