随着预训练范式在各种视觉和自然语言处理任务的成功，香港科技大学和微软亚洲研究院的研究人员提出了一个全新的模型PITI，成功将预训练模型引入到图像翻译任务中，在各种下游任务中的生成质量都得到显著提高，并且新方法在few-shot图像翻译方面也展现出极大潜力。

论文链接：https://tengfei-wang.github.io/PITI/index.html

代码链接：https://github.com/PITI-Synthesis/PITI

其关键思想是使用预训练的神经网络来捕捉自然图像流形（natural image manifold），从而使图像翻译等同于遍历该流形并找到与输入语义相关的可行点。

 

 

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