We propose a unified generative adversarial network (GAN) for controllable
image-to-image translation, i.e., transferring an image from a source to a
target domain guided by controllable structures. In addition to conditioning on
a reference image, we show how the model can generate im
本文针对 GAN 模型在非对称翻译任务中的不足,提出了一种 AsymmetricGAN 模型,采用不对称大小和不同参数共享策略的翻译和重建生成器,以适应不对称需求,在无监督和有监督的图像翻译任务中,提出了不同的优化损失来提高 AsymmetricGAN 的训练效果和稳定性,并通过多个公开数据集的实验,证明了该模型比现有的 GAN 模型具有更强的模型能力和更好的生成效果。