利用条件生成模型和低维潜在向量，通过鼓励输出和潜在编码间的双射一致性的方法解决图像转换中一对多的映射问题，并产生更丰富多样的结果。

Nov, 2017

我们提出了一种简单的方法，它能够在不增加超参数的情况下产生高质量的多模态输出，将潜在代码视为卷积滤波器的修改器，从而使源域内容与目标域风格解耦。

Dec, 2018

本研究提出了一种基于编码 - 解码框架和有条件对抗性训练的统一模型，用于实现多模态和多域图像翻译任务。实验结果表明，该方法优于现有的方法。

Sep, 2019

本篇论文提出了一种新颖的半监督框架，将共享信息与特定领域信息分别建模，并结合了基于规范化流的先验知识，以实现高效的图文交叉多对多映射，该方法被证明在图片标题生成和文本到图像合成等多种任务中具有有效性。

Feb, 2020

介绍了一种基于 GAN 的全新图像到图像翻译方法，其中使用同层网络的潜在空间来保留图像内变换，不再需要约束生成器的循环一致性限制，实现了对高级形状和语境等更复杂领域的转换。

Feb, 2019

通过修改预训练的文本到图像模型以控制提示语，我们提出了一种称之为公平映射的通用、无模型依赖和轻量级方法，以解决现有文本到图像扩散模型在生成人类相关描述时产生有偏见图像的限制。

Nov, 2023

本文提出了一种针对失配图像到图像转换中的偏见问题的解决方案，通过引入语义约束确保图像属性的保留，从而实现不带偏见的多样化图像到图像转换。在人脸、物体和场景等领域的实验结果表明了所提出技术的有效性。

Jul, 2019

本文介绍了一种利用多个输入域来实现图像翻译的方案，使用基于生成对抗网络的多模式生成器结构和一种新的损失项，潜在一致性损失，实现了比现有无监督图像到图像转换方法更好的转换效果。

Nov, 2017

单个生成器的多领域图像翻译方法 SingleGAN，在多种无配对数据集上显示出明显的优势和普适性。

Oct, 2018

本文介绍了一种名为 ModularGAN 的多领域图像生成和图像到图像转换的方法，利用可复用和可组合的不同功能模块（例如编码、解码、变换）同时训练，并在测试时根据具体的图像转换任务组合这些模块，以显著提高生成（或转换为）任何所需领域图像的灵活性，并在多领域面部属性转移方面胜过现有方法。

Apr, 2018