يهدف التحويل من صورة إلى صورة (I2I) إلى نقل تمثيل المحتوى من مجال إدخال إلى مجال مخرج، مع التفاعل عبر مجالات مستهدفة مختلفة. تُظهر النماذج التوليدية الحديثة لتحويل الصور نتائج متميزة في هذه المهمة، وتتكون من مجموعة من الشبكات العميقة المتنوعة، كل منها يحتوي على عشرات الملايين من المعاملات. علاوةً على ذلك، غالبًا ما تكون الصور ثلاثية الأبعاد، مكوّنة من قنوات RGB، ولا تأخذ النماذج العصبية الشائعة في الاعتبار الترابط بين الأبعاد، مما يؤدي إلى فقدان معلومات مفيدة. في هذه الورقة، نقترح الاستفادة من خواص الجبر الزائدي لتحديد نماذج توليدية I2I خفيفة الوزن قادرة على الحفاظ على العلاقات الموجودة مسبقًا بين أبعاد الصورة، وبالتالي استغلال معلومات إدخال إضافية. على مجموعة معايير I2I متعددة الأبعاد، نُظهر كيف تقلل النماذج المقترحة، وهي Quaternion StarGANv2 وPHStarGANv2 (StarGANv2 ذات الجبر الزائدي المُعامَل)، من عدد المعاملات وكمية الذاكرة المطلوبة للتخزين، مع الحفاظ على أداء عالٍ في التحويل بين المجالات وجودة صور ممتازة مُقاسة باستخدام مؤشري FID وLPIPS. يتوفر الكود الكامل على: https://github.com/ispamm/HI2I.