教師なしのimage-to-image変換。CycleGANなどは各generatorがencoder、decoderで構成されるが、提案手法はdiscriminatorの前段をencoderとして使う。これにより、モデルがコンパクトになる。また、encoderが直接的に学習されるため、学習が効率的になる。discriminatorをmulti-scaleにすることでさらに効率的に学習させる。