أظهرت الدراسات الحديثة نجاحًا ملحوظًا في ترجمة الصور بين مجالين. ومع ذلك، فإن النهج الحالية لديها قابلية محدودة للتوسع والمتانة عند التعامل مع أكثر من مجالين، حيث يجب بناء نماذج مختلفة بشكل مستقل لكل زوج من مجالات الصور. لمعالجة هذا القصور، نقترح استخدام StarGAN (ستار جان)، وهو نهج جديد وقابل للتوسع يمكنه تنفيذ ترجمة الصور بين عدة مجالات باستخدام نموذج واحد فقط. يسمح هذا التصميم الموحد لنظام StarGAN بتدريب متعدد المجموعات ذات المجالات المختلفة داخل شبكة واحدة. وهذا يؤدي إلى جودة أعلى للصور المترجمة بواسطة StarGAN مقارنة بالنماذج الموجودة، بالإضافة إلى القدرة الجديدة على ترجمة صورة مدخلة بأي مجال هدف مرغوب فيه بشكل مرنا. لقد أثبتنا فعالية نهجنا بشكل تجريبي في مهمتين هما تحويل خصائص الوجه وتركيب تعابير الوجه.