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摘要
图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换， 同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性. 文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点， 首先介绍了数据集的特点， 指出了不同数据集图像翻译难易程度; 其次， 从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式; 将现有图像翻译分成3种类别—匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译， 并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别: 即高清任务对应匹配图像翻译， 低成本任务对应非匹配图像翻译， 多样化任务对应多领域图像翻译; 将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价， 并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围， 最后， 总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展， 并分析算法后指出了模式崩塌， 模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.
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