论文：https://arxiv.org/abs/1711.09020
译文：StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络
摘要
最近有关图像到图像的两域翻译研究取得了很大的成功。但是，现有的方法在处理多域时，可扩展性和鲁棒性不行， 因为对于每对图像域，都要单独构建不同的模型。为了解决这个限制，我们提出StarGAN，一个新的可扩展方法，只用一个模型，就可以实现多域的图像到图像的翻译。StarGAN的这个统一模型架构可以在一个网络里，同时训练不同域的多个数据集。因此，StarGAN翻译图像的质量要比现有模型的优越，而且可以更加灵活地把输入图像翻译到任何想要的域。我们会在面部属性转移和面部表情合成任务中证明我们方法的有效性。
介绍
个人理解