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    TuiGAN: Learning Versatile Image-to-ImageTranslation with Two Unpaired Images

    一个无监督的图像-图像转换(UI2I)任务处理学习两个域之间的映射没有配对的图像。虽然现有的UI2I方法通常需要来自不同领域的大量未配对的图像进行训练,但是在许多情况下,训练数据是非常有限的。在本文中,我们论证了即使每个域只包含一个映像,UI2I仍然可以被实现。为此,我们提出了TuiGAN,这是一个生成模型,只针对两个非匹配的用户,相当于一次性的无监督学习。使用TuiGAN,图像将以粗到细的方式转换,其中generatedimage将逐渐从全局结构细化为局部细节。我们进行了大量的实验来验证我们的通用方法可以在各种UI2I任务上优于强基线。此外,TuiGAN能够与经过充分数据训练的最先进的UI2I模型实现相当的性能。

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