الترجمة غير المشرفة للصورة إلى الصورة تهدف إلى تعلم التوزيع المشترك للصور في مجالات مختلفة باستخدام الصور من التوزيعات الحاشية في كل مجال على حدة. نظرًا لوجود مجموعة لا نهائية من التوزيعات المشتركة التي يمكن أن تؤدي إلى التوزيعات الحاشية المعطاة، لا يمكن استنتاج أي شيء عن التوزيع المشترك من التوزيعات الحاشية دون افتراضات إضافية. لحل هذه المشكلة، نفترض وجود فضاء خفي مشترك ونقترح إطارًا غير مشرف للترجمة من صورة إلى صورة يعتمد على شبكات GAN المتزامنة (Coupled GANs). نقارن الإطار المقترح مع الطرق المنافسة ونقدم نتائج ترجمة صور عالية الجودة في مهام مختلفة وصعبة للترجمة غير المشرفة من صورة إلى صورة، بما في ذلك ترجمة صور المشاهد الشارعية، ترجمة صور الحيوانات، وترجمة صور الوجوه. كما نطبق الإطار المقترح على التكيف بين المجالات ونحقق أداءً رائدًا على مجموعات البيانات المرجعية. الرمز البرمجي والنتائج الإضافية متاحة في https://github.com/mingyuliutw/unit .