CycleGAN: Cycle Consistency를 이용한 비쌍 이미지-이미지 변환

Zhu 등이 ICCV 2017에서 소개한 CycleGAN은 쌍을 이루는 훈련 예제가 필요 없이 두 시각 영역 간의 이미지를 변환하는 방법을 학습합니다. 이 방법은 두 개의 생성자와 두 개의 판별자를 동시에 훈련시키며, 사이클 일관성 제약 조건을 강제하여 도메인 X에서 Y로 변환된 이미지가 다시 원래대로 복구되도록 합니다. 이는 대규모 정렬 데이터셋을 사용할 수 없는 경우, 예를 들어 사진을 예술 작품 스타일로 변환하거나, 여름 풍경을 겨울 장면으로 바꾸거나, 위성 이미지를 지도 타일로 매핑하는 데 적용할 수 있습니다.