使用对抗一致性损失的未配对图像到图像翻译
计算机视觉与模式识别
2021-01-19 v7
摘要
未配对图像到图像翻译是一类视觉问题，其目标是利用未配对训练数据找到不同图像域之间的映射。循环一致性损失（Cycle-consistency loss）是此类问题广泛使用的约束。然而，由于严格的像素级约束，它无法执行几何变化、移除大物体或忽略无关纹理。在本文中，我们提出一种用于图像到图像翻译的新颖对抗一致性损失（adversarial-consistency loss）。该损失不要求翻译后的图像被翻译回某个特定的源图像，而是能鼓励翻译图像保留源图像的重要特征，并克服上述循环一致性损失的缺陷。我们的方法在三项具有挑战性的任务上取得了最先进（state-of-the-art）结果：去眼镜、男性到女性翻译以及自拍到动漫翻译。
引用
@article{arxiv.2003.04858,
title = {Unpaired Image-to-Image Translation using Adversarial Consistency Loss},
author = {Yihao Zhao and Ruihai Wu and Hao Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04858},
year = {2021}
}