OneShotTranslation

一张图搞定跨域转换，无需配对数据

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 17 🐛 待处理 2 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 141
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，基于PyTorch实现，需自行部署，完全免费。

项目预览

OneShotTranslation 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队sagiebenaim
GitHubhttps://github.com/sagiebenaim/OneShotTranslation
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于PyTorch实现，需自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,gan,image-generation,image-manipulation,oneshot,pytorch,unsupervised-learning
GitHub 星标★ 141
上线时间2018-06-15 00:00:00
代码更新2019-04-06
仓库体积169 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

OneShotTranslation 是论文《One-Shot Unsupervised Cross Domain Translation》（NIPS 2018）的 PyTorch 官方实现。该项目解决的是在无监督条件下，仅凭一张目标域样本即可完成跨域图像转换的问题，例如将照片转换为油画风格或不同物种之间的转换。其核心能力包括：利用权重共享和自适应实例归一化（AdaIN）等技术，在单样本条件下学习域间映射；支持多域转换，通过一个模型处理多个域之间的翻译；提供训练和测试脚本，以及预训练模型。项目代码结构清晰，适合研究者和开发者复现论文结果或在此基础上进行二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 141

核心亮点

  • 单样本即可实现跨域转换，大幅降低数据依赖
  • 支持多域转换，一个模型处理多个域间映射
  • 基于 NIPS 2018 论文，算法有理论保障

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目较早期，可能缺少维护和更新

适用场景

  • 艺术风格迁移（照片转油画等）
  • 数据增强（生成不同域的训练样本）
  • 跨物种图像转换（如猫狗互转）

替代项目

CycleGAN、UNIT、MUNIT

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