本文主要是介绍MUNIT-多模态无监督图像到图像的转换，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一，github地址
https://github.com/NVlabs/MUNIT
二，MUNIT认为能够共享的这个空间叫做内容空间（content），而同时他们应该存在着一种彼此差异的空间，他将这个称作风格空间（style）。
从第一个数据域当中采集到一个样本为豹，它实际上可以被分解为两个部分：内容部分C以及风格S部分。如果我比较完美的完成了上述的分解，那么，从上述结果的内容空间当中采样，同时从另一个数据空间构成的风格空间采样，结合二者进行重构，我们就能够得生成另一个空间的数据。并且这也是一种无监督的算法，具有更好的应用场景。
生成图片时，把同一个内容c和不同样式s组合并编码输出，就可生成多态的图片：
三，MUNIT训练过程
需要两个自编码器，分别对应domain1和domain2：
这篇关于MUNIT-多模态无监督图像到图像的转换的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
