无对抗映射NAM：解决图像领域稳定性问题的新策略

非对抗性无监督域映射（NAM）是一种新颖的解决目标域稳定性问题的方法，由Yedid Hoshen和Lior Wolf在Facebook AI Research和特拉维夫大学合作提出。在传统的无监督域对齐任务中，目标是通过生成对抗网络（GAN）在源域和目标域之间建立对应关系，然而这些方法往往面临训练不稳定性和对特定先验假设的依赖。 NAM的主要创新在于将目标域生成建模与跨域映射任务分离。它依赖于预先训练好的目标域生成模型，这个模型能够捕捉目标域的分布特性。具体操作中，NAM通过联合优化域映射函数，使源图像与目标域生成的图像对齐，而非像CycleGAN那样强加一对一的映射关系。这种方法的优势显著： 1. 质量与分辨率提升：NAM生成的图像翻译在质量和分辨率上优于传统方法，能够提供更自然和细致的转换效果。 2. 训练稳定性增强：非对抗性设计降低了训练过程中的模式崩溃风险，使得训练更加稳定，对超参数的选择需求相对减少。 3. 简化和可复用性：由于目标模型的独立训练，NAM使得目标域建模可以作为单独的任务处理，便于重复利用和适应不同的源域。 4. 较少假设：NAM避免了对特定预训练特征提取器的依赖，使得方法更广泛适用于不同类型的领域，尤其是当一对一映射假设不再适用的场景，如超分辨率或着色任务。 大量实验证明，NAM能够在保持高转换质量的同时，提供一种更高效、稳健的无监督域映射解决方案，挑战了当前对抗性学习在图像转换任务中的标准做法。这一方法的发展有望推动未来无监督图像处理技术的进步。