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    ManiFest: manifold deformationfor few-shot image translation

    大多数图像到图像的翻译方法都需要大量的训练图像,这限制了它们的适用性。相反,我们提出了ManiFest:一个用于少样本图像翻译的框架,它只从少数图像中学习目标域的上下文感知表示。为了增强特征一致性,我们的框架学习源域和附加锚域(假设由大量图像组成)之间的风格流形。通过基于patch的对抗性和特征统计对准损失,将学习到的流形插值并朝着少样本目标域变形。所有这些组件都是在单个端到端循环中同时训练的。除了一般的少样本翻译任务外,我们的方法还可以以单个样例图像为条件来再现其特定风格。大量实验证明了ManiFest在多项任务上的有效性,在所有指标上都优于最先进的技术。

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