StarGAN: 다중 영역 이미지-이미지 변환을 위한 통합된 생성적 적대 네트워크

최근 연구들은 두 영역 간 이미지-이미지 변환에서 뛰어난 성공을 보여주었습니다. 그러나 기존 접근법은 각각의 이미지 영역 쌍에 대해 독립적으로 다른 모델을 구축해야 하기 때문에 두 개 이상의 영역을 처리하는 데 있어 확장성과 견고성이 제한적입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 단일 모델만으로 여러 영역 간 이미지-이미지 변환을 수행할 수 있는 새로운 확장 방법인 StarGAN을 제안합니다. StarGAN의 이러한 통합된 모델 구조는 단일 네트워크 내에서 다양한 영역을 가진 여러 데이터셋을 동시에 학습할 수 있게 합니다. 이는 기존 모델들보다 우수한 변환 이미지 품질뿐만 아니라 입력 이미지를 원하는 대상 영역으로 유연하게 변환할 수 있는 새로운 능력을 제공합니다. 우리는 얼굴 속성 전송 및 얼굴 표정 합성 작업에서 우리의 접근법의 효과를 경험적으로 입증하였습니다.