Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

摘要 無監督的圖像到圖像轉換是計算機視覺中的重要且具有挑戰性的問題。給定源域中的圖像，目標是學習目標域中的對應圖像的條件分佈，而不會看到對應圖像對的任何示例。雖然這種條件分佈本質上是多模態的，但現有方法做出了過於簡化的假設， 將其建模爲確定性的一對一映射。結果，它們無法從給定的源域圖像生成不同的輸出。爲了解決這個限制，我們提出了一種多模態無監督圖像到圖像轉換（MUNIT）框架。我們假設圖像表示可以

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