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1，Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation
提出一个通用的图像转换框架pixel2style2pixel（pSp）。pSp框架基于编码器网络，直接生成一系列风格向量，然后将它们输入到预训练的StyleGAN生成器中，从而扩展成“W+潜在空间”。
编码器可以直接将真实图像嵌入到W+，而无需其它优化。利用编码器直接解决图像转换任务，如此一来图像转换任务可定义为：从某些输入域到潜在域的编码问题。
此前的方法中，StyleGAN编码器一般是“先反转（图像到潜码），后编辑”。而pSp不要求输入图像在StyleGAN域中进行特征表示，也可以处理各种任务。由于不需要对抗，极大地简化了训练过程，在没有“图像对（源图像，目标图像）”的严格标签数据下提供更好的支持，并且通过风格的重采样可以支持多模式合成。
实验表明，pSp在各种图像转换任务中也表现出不俗的潜力。即使与专为某种任务而设计的最新解决方案相比，例如人脸转换任务，pSp也表现极佳。代码：https://github.com/eladrich/pixel2style2pixel
2，Image-to-image Translation via Hierarchical Style Disentanglement
近来，图像转换任务在多标签（不同标签为条件）和多风格的生成任务上都取得了不错进展。
但由于标签不具备独立性、排他性，图像转换结果b并不能完全精准可控。本文提出分层风格分离（HiSD）来解决此问题。具体来说，将标签组织成分层的树状结构，其中独立的标签，排他的属性和解耦的风格从上到下进行分配。相应地，设计一种新的转换过程以适应上述结构，确定可控转换的风格。在CelebA-HQ数据集上的定性和定量实验都证明HiSD的能力。代码：https://github.com/imlixinyang/HiSD
3，Memory-guided Unsupervised Image-to-image Translation
为实例级别的图像转换问题提供了一种新的无监督框架。尽管近期一些方法通过融进额外的物体标签可以取得进一步的效果，但通常无法处理多个不同对象的的情形。主要原因是，在推理过程中，这些算法将全局整体的风格应用于整幅图像，而没有考虑实例个体与背景之间或个体内部间的风格差异。
为此，提出一个类别感知的内存网络，可以显示地明确说明局部风格变化。引入一组具有读/更新操作的键值存储结构，以记录类别的风格变化，且在测试阶段无需目标检测器就可以访问它们。
“键”存储的是与域无关的内容表征，用于分配内存，而“值”则编码了域特定的风格表征。还提出一种特征对比损失，以增强内存的判别能力。实验表明，通过合并内存，可以跨域迁移类别感知的、准确的风格表征。
4，ReMix: Towards Image-to-Image Translation with Limited Data
当可用的训练数据是有限的时候，基于生成对抗网络（GAN）的图像到图像（I2I）转换方法通常有过拟合的现象发生。
这项工作提出一种数据增强方法（ReMix）来解决此问题：在特征级别上对训练样本进行插值，并根据样本之间的感知关系提出一种新的内容损失。生成器学习转换中间样本，而不是记住训练集，从而迫使判别器有更好的泛化能力。
只需稍作修改，即可轻松将ReMix方法合并到现有GAN模型中。在众多任务上的实验结果表明，配备ReMix方法的GAN模型效果更佳。
5，Spatially-Adaptive Pixelwise Networks for Fast Image Translation
介绍了一种新的生成器网络结构，通过将其设计为全分辨率图像的极轻量级网络，以实现快速高效的高分辨率图像转换。
通过简单的仿射变换和非线性组合的操作，将每个像素都独立于其它像素去进行处理。主要采取三个关键步骤，使这种方法看似简单但极具表现力。
首先，逐像素网络的参数在空间上是变化的，因此与简单的1×1卷积相比，它们可以表示更广泛的函数类。其次，这些参数是由快速卷积网络预测的，该网络处理输入的低分辨率表示。第三，通过拼接空间坐标的正弦编码来增强输入图像，为生成高质量的图像内容提供了有效的归纳偏置（inductive bias）。
实验表明模型比此前的方法快达18倍，同时在不同的图像分辨率和转换中也有着极具竞争力的视觉质量。
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附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》
