ترجمة الصور إلى صور باستخدام شبكات المواجهة الشرطية

نقوم بدراسة شبكات المواجهة الشرطية كحل عام للمشاكل المتعلقة بترجمة الصور. هذه الشبكات لا تتعلم فقط التحويل من صورة المدخلات إلى صورة المخرجات، بل تتعلم أيضًا دالة خسارة لتدريب هذا التحويل. وهذا يجعل من الممكن تطبيق نفس النهج العام على المشاكل التي كانت تقليديًا تتطلب صيغ خسارة مختلفة جدًا. نوضح أن هذا النهج فعال في تركيب الصور الفوتوغرافية من الخرائط التصنيفية، وإعادة بناء الأشياء من الخرائط الحدودية، وتصعيد الصور، بالإضافة إلى مهام أخرى. بالفعل، منذ إصدار برنامج pix2pix المرتبط بهذه الورقة البحثية، قام عدد كبير من مستخدمي الإنترنت (كثير منهم فنانون) بنشر تجاربهم الخاصة مع نظامنا، مما يؤكد بشكل أكبر مدى قابلية التطبيق الواسعة والسهولة في الاستخدام دون الحاجة لتغيير المعلمات. كمجتمع، لم نعد نصمم وظائف التحويل لدينا يدويًا، وتشير هذه الدراسة إلى أنه يمكننا تحقيق نتائج مقبولة دون تصميم دوال الخسارة يدويًا أيضًا.