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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议（ICPR） - 北京（2018年8月20日至2018年8月24日）] 2018年第24届国际模式识别会议（ICPR） - 基于特定领域编码器/解码器的无监督多域图像转换

DOI：10.1109/ICPR.2018.8545169 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 无监督图像到图像转换技术如今已取得显著进展。然而现有方法主要针对双域单一模型，在需要任意n（n>2）个域自由转换的通用场景下，训练耗时和模型参数量都会带来沉重负担。为此，我们提出名为"域库"的创新统一框架——该框架包含全局共享自编码器和n个特定域编解码器，其核心假设是存在可投影的通用共享潜在空间。这一设计不仅大幅减少模型参数量，更显著降低时间成本。除高效性外，我们在人脸图像转换、绘画风格转换等具有挑战性的无监督图像转换任务中，均展现出媲美（甚至超越）现有最优水平的转换效果。将该框架应用于域适应任务时，也在数字基准数据集上取得了最先进的性能表现。
作者： Le Hui，Xiang Li，Jiaxin Chen，Hongliang He，Jian Yang
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研究概述 实验方案

研究目的

为解决多领域（n>2）无监督图像到图像转换中存在的训练负担重、模型参数量大的问题，提出一种统一框架，在保持或提升转换质量的同时减少参数量和训练时间。

研究成果

Domain-Bank框架有效减少了多领域图像转换的训练时间和模型参数，在人脸属性和绘画风格转换等任务中达到了与最先进方法相当或更优的效果，并在数字数据集的领域适应上表现出更优异的性能，证明了其高效性和有效性。

研究不足

该框架假设存在一个通用的共享潜在空间，但这一假设可能并不适用于所有领域；循环一致性约束并非总是必要（例如，在数字任务中已被移除），这表明可能存在优化需求。该方法在处理极大n值或复杂领域时的可扩展性尚未得到充分验证。

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