U-GAT-IT論文解讀（飛漿）

U-GAT-IT 論文主要貢獻 模型結構 生成器 判別器 損失函數 實驗結果 論文主要貢獻 解決了無監督的圖像翻譯問題，當兩個域的圖像的紋理和形狀差別很大時，現有的一些經典模型(CycleGan、UNIT、MUNIT、DRIT等)效果不佳，這些算法適用於兩個域的差別不大時，如Photo2Vangogh和Vhoto2Portriat，而Cat2Dog和Selfie2Anime(自拍到漫畫)效果不好，

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