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요약: Image-to-Image translation에서 paired training data가 있는 경우는 많지 않다. 즉, 다수가 Unpaired Image-to-Image Translation이다. 이 경우에 source domain X에서 target domain Y로 translate하도록 학습한다. 목표는 adversarial loss를 사용하여 G(X)에서 Y로 mapping하는 것을 학습하는 것이다. 이때 G(X)로부터의 이미지를 Y를 통해 식별할 수 없도록 한다. 이 mapping은 제약이 많아서, 역으로 mapping하는, F(Y) → X를 사용하고 cycle consistency loss란 것을 사용한다. 1. 소개이 논문에선 1개의 이미지에서 특별한 특징들을 capture하고 un..