论文Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

简介： 无监督图像迁移网络是计算机视觉领域的一个技术难题，即给定一张源域图像，如何在没有其他图像样本的情况下，学习相应目标域图像的条件分布。当处理多维条件分布时，现有的方法是在过度简化的假设条件下，通过绘制源域图像和确定的、一对一的目标图像来进行建模。 然而，上述方法无法用来生成给定源域图像的多种多样的目标图像。因此，本文提出了一种多维无监督图像迁移网络框架。 本文中假定代表图像可以被分解成域不变

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