论文标题：Image-to-image Translation via Hierarchical Style Disentanglement 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.01456 代码链接：https://github.com/imlixinyang/HiSD 作者单位：厦门大学 表现SOTA！性能优于ELEGANT、StarGANv2等网络，代码即将开源！

近来，图像到图像的转换在完成多标签（即，以不同标签为条件的转换）和多风格（即，以多种风格生成）任务上都取得了重大进展。但是，由于标签中未开发的独立性和排他性，通过对转换结果进行不受控制的操作而破坏了现有的工作。在本文中，我们提出了分层风格解耦（HiSD）来解决此问题。具体来说，我们将标签组织成分层的树状结构，其中独立的标签，排他属性和解开的样式从上到下分配。相应地，设计了一种新的转换过程以适应上述结构，其中确定了可控转换的风格。 CelebA-HQ数据集上的定性和定量结果都证明了所提出的HiSD的能力。我们希望我们的方法将成为坚实的基准，并为分层图像的注释提供新的见解，以供将来进行图像到图像的转换研究。

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