↑: [[G検定に関する知識]] - [[Pix2Pix]]の弱点（ペア画像が必要）を克服した[[GAN]]派生モデル - ペアになっていないデータ群だけでドメイン間の変換を学習できる - 例：「馬の画像群」と「シマウマの画像群」 - 鍵のアイデア：サイクル一貫性損失（Cycle Consistency Loss） - A→Bに変換して、さらにB→Aに戻した画像が元のAと一致するかを評価 - 2方向のGeneratorを同時に学習（双方向変換が可能） - 応用例：写真→絵画風、夏→冬、顔のエイジング処理