ندرس مشكلة نقل عينة من مجال إلى عينة مماثلة في مجال آخر. مع وجود مجالين مرتبطين، S و T، نرغب في تعلم دالة توليدية G تقوم بتحويل عينة الإدخال من S إلى المجال T بحيث يبقى إخراج الدالة f، التي تقبل الإدخالات في أي من المجالين، دون تغيير. بالإضافة إلى الدالة f، تكون بيانات التدريب غير مراقبة وتتألف من مجموعة من العينات لكل مجال. الشبكة التي نقدمها لنقل المجال (Domain Transfer Network - DTN) تستعمل دالة خسارة مركبة تتضمن خسارة GAN متعددة الفئات، ومكون ثبات f، ومكون تنظيمي يشجع G على تحويل العينات من T إلى نفسها. نطبق طريقتنا على مجالات بصرية تشمل الأرقام وصور الوجوه ونظهر قدرتها على إنشاء صور جديدة مقنعة لكيانات لم يتم رؤيتها سابقًا مع الحفاظ على هويتها.