Para resolver o problema da baixa qualidade e das características detalhadas deficientes das imagens geradas pelos modelos de tradução de imagem única existentes, este artigo propõe um modelo de tradução de imagem única baseado na fusão densa de características multiescala. O modelo primeiramente utiliza a ideia da estrutura piramidal multiescala para realizar o downsampling da imagem original e da imagem alvo, obtendo imagens de entrada em diferentes tamanhos. Em seguida, no gerador, as imagens de diferentes tamanhos são inseridas no módulo de características densas para extração de características de estilo, que são transferidas da imagem original para a imagem alvo. Por meio de uma constante competição com o discriminador, a imagem traduzida necessária é gerada; finalmente, o artigo aplica um método de treinamento progressivo do gerador, aumentando continuamente os módulos de características densas em cada etapa do treinamento para realizar a transferência da imagem gerada do estilo global para o estilo local. Foram realizados experimentos extensivos em várias tarefas de tradução de imagem para imagem não supervisionada, e os resultados mostram que, em comparação com métodos existentes, o tempo de treinamento foi reduzido em 75% e o valor médio do SIFID das imagens geradas diminuiu em 22,18%. O modelo proposto pode capturar melhor as diferenças de distribuição entre o domínio fonte e o domínio alvo, melhorando a qualidade da tradução de imagens.

Tradução de imagem única;Transferência de estilo de imagem;Redes generativas adversariais;Fusão densa de características;Estrutura multiescala