📄 MUNIT: Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation [ECCV 2018]

Авторы работы добились мультимодальной генерации картинок между двумя доменами. Теперь не нужно обучать модель для каждой пары пород собак, т.к. порода — это просто стиль собаки 🐶

Для этого общее латентное пространство разделяется на 2: content и style, причём общим остаётся только content-пространство, а style-пространство своё у каждого домена. Сэмплируя стиль при генерации, авторы получают разные результаты.

Также в работе есть несколько теоретических результатов, наиболее важный из которых — доказательство, что cycle-consistency приводит к дельта-функциям распределения латентных кодов и как следствие к унимодальным результатам генерации.

10 эмбеддингов стиля из 10: https://teletype.in/@ploshkin/munit