星域二号（星域GAN第二版）

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简介：
为了训练单个生成器G, 它会生成与给定源图象x对应的各个域y的独特图象. 本文所涉及的相关术语包括: 多样的图象, 每次输入源图象及指定域都会产出不同类型的图象. （StarGAN的主要缺陷）域是一个图象集合, 其中各图象在视觉特征上形成独特的类别. 举例来说, 一个人的性别样貌即为每个图象的独特外观. 类似地, 头发类型与妆容等也可作此说明. 潜在空间则是一个概念, 它代表了对数据进行压缩以去除冗余信息的同时还能捕捉两个样本间的本质相似性. 在学习过程中, 网络尝试通过在各个域的学习样态空间中生成特定于该域的样态向量, 并训练G使其输出包含这些样态向量的信息. 样式代码s的作用是消除对域y的具体需求, 因此即使不提供域y也能让G生成所有领域中的图象. 此外,s被设计为表征特定领域y的独特样态, 因此无需将y传递给G即可实现对所有领域图象的合成. 映射网络F则通过接收当前领域（ y ）以及潜在码z（如高斯噪声）来完成这一过程

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