(CycleGAN) Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

Published : 2017/03 Paper : Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

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We present an approach for learning to translate an image from a source domain X to a target domain Y in the absence of paired examples

• Cycle Consistency : content는 바뀌지 않고 style만 바뀔 수 있게 되는 것

• 한번만 GAN이 돌면, mode collapse가 발생할 확률이 높지만, 한번 변환된 이미지를 다시 한번 더 원본으로 돌려놓음으로서(= Reconstruction) 그것을 방지할 수 있음

  

• 한계도 분명히 존재한다.
  • 형태를 바꾸지 못함. → cannot change the outline. can only make minimal changes
  • 당연하지만, 학습된 데이터에 없는 형식은 만들 수 없음