↑: [[G検定に関する知識]] - [[GAN]]を用いたImage-to-Image Translationの代表的モデル - 特徴：「ペア画像」を使って学習（入力画像と出力画像が1対1対応） - 例：線画 → 着色、航空写真 → 地図 - 入力画像の構造を保ちながらスタイルを変換 - 欠点：ペアデータの収集が困難なケースが多い → [[CycleGAN]]が解決 - cf. [[cGAN]]（条件付きGAN）