通过在预训练的 StyleGAN2 模型上进行一系列的模型变换，我们提出了一种新的图像到图像 (I2I) 转换方法，并提出了一种反演方法，以在源领域和目标领域之间进行 I2I 翻译。定性和定量评估证明了该方法在图像质量、多样性和与输入和参考图像的语义相似性方面具有优越性能，与最先进的作品相比。

Oct, 2020

本论文提出了一种面向细粒度问题的无域图像转换方法，其使用一种全新的方法生成图像，这种方法集中在从源图像提取视觉特征并与低频信息相结合，以生成符合期望的输出图像，该方法在处理面向细粒度问题的图像转换任务时能够生成更真实的图像样本。

May, 2023

该研究提出了一种新的多模态图像到图像翻译的方法，通过风格预训练、学习低维的风格潜空间等手段，简化损失函数、提高风格捕获和转移的逼真度，最终在六个挑战性数据集上取得了最先进的结果。

Apr, 2021

本文提出了一个使用无成对训练数据和单个网络同时训练不同域的多个数据集来学习生成多样化输出的统一框架，并研究了如何更好地提取域监督信息以学习更好的分离表征和实现更好的图像翻译的方法。实验表明，所提出的方法优于或与最先进的方法相当。

Nov, 2019

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

本文提出使用图像检索系统辅助图像翻译，从而生成更高质量的图片，实验结果表明该方案是有效的。

Aug, 2020

本文提出了一种基于扩散的非监督图像转换方法，使用分离的风格和内容表征，并使用 ViT 模型中的中间键提取多头自注意层作为内容保存损失，并匹配文本驱动风格转移的 [CLS] 分类令牌，同时使用额外的 CLIP 损失，实验结果表明，该方法在文本引导和图像引导的转换任务中优于现有的基准模型。

Sep, 2022

本文提出了使用原型自监督学习控制风格关注的鉴别器，同时作为评论家和风格编码器来提供条件，以缓解现有图像到图像转换中标签不考虑语义距离所导致输出域控制和插值问题，并基于此进行风格插值，内容移植和局部图像转换。

Mar, 2022

本研究提出使用领域特定映射来重新映射共享内容空间中的潜在特征到特定内容空间，以提高图像的编码质量和风格传递的效果。实验证明，与以往的图像风格转换方法相比，所提出的方法在需要图像间语义对应的复杂场景中表现得更好。

Aug, 2020

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