Image-to-Image Translation
"Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks"
Berkeley AI Research (BAIR) Laboratory, UC Berkeley
arXivです。2018年となっているものの、番号から推察すると、初版は2016年のものだと思われます。
さまざまな画像変換(生成)を、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて行ったものです。結果はすごいです。画像変換をされているかた、必見です。
画像変換では、元画像で条件付きを行うことが必須なわけですが、面白いのは、L1制約を入れると、条件付きでなくても、だいたい同じような結果が得られるということ(条件付きのほうが多少はよい)。これは、L1制約というのは、結局のところ、元画像との差分をロスとしますから、条件付きと同じような結果が得られるということです。納得。