중간 영역을 만드는 이유
원천과 목표 이미지의 외관 차이가 크면 바로 전이하기 어려울 수 있다. DLOW는 사이에 있는 여러 스타일의 이미지를 생성해 두 영역을 부드럽게 연결한다.
연속적인 영역 조절
domainness라는 변수를 도입해 원하는 중간 영역을 지정한다. 추론할 때 이 값을 바꾸면 다양한 외관을 지닌 이미지 흐름을 얻을 수 있다.
여러 목표 영역의 스타일
학습에 여러 목표 영역을 제공하면 기존 학습 자료에서 보지 못한 새로운 스타일도 생성할 수 있도록 구성했다. 중간 영역 생성과 스타일 일반화를 함께 다룬다.
평가한 과제
연구는 영역 간 의미 분할과 스타일 일반화 과제로 효과를 평가했다. 기반 모델의 이름과 별개로 중심 아이디어는 연속적인 영역 흐름을 만드는 것이다.
관련 문서
CyCADA / Generate To Adapt / 픽셀 수준 도메인 적응 / FDA 도메인 적응 / ADVENT / 도메인 분리 네트워크