نُقدّم بنية بسيطة لمعالجة مهام التحويل الصوري من صورة إلى أخرى دون زوج: مثل نقل الأسلوب أو الفئة، إزالة الضوضاء، إزالة التشويش، إزالة التجزئة، إلخ. نبدأ من بنية مُشفّر صوتي للصورة ذات أوزان ثابتة. ومن أجل كل مهمة، نتعلم كتلة تفرع تعمل في الفضاء المخفي، والتي تُستدعى تكرارياً حتى الوصول إلى المجال المستهدف. ويُطلب جدول تدريب محدد لتخفيف التأثير التراكمي الناتج عن التكرارات. وفي وقت الاختبار، تتميز هذه الطريقة بعدة مزايا: حيث يكون عدد معاملات الأوزان محدوداً، كما يسمح التصميم التجميعي بتعديل قوة التحويل من خلال عدد التكرارات. وهذا مفيد، على سبيل المثال، عندما لا يكون نوع أو كمية الضوضاء التي يجب تقليلها معروفة مسبقاً. من الناحية التجريبية، نقدم أدلة على المفهوم تُظهر جدوى طريقتنا في العديد من التحويلات. وتفوق أداء نموذجنا أداء CycleGAN في كثير من الحالات، مع عدد أقل بكثير من المعاملات.