既存の方法はいずれかの問題に対処し、すべてのドメインに対して多様性または複数のモデルが制限されています。 StarGAN v2は、両方に取り組み、ベースラインを大幅に改善した結果を示す単一のフレームワークです。

CelebAHQと新しい動物の顔のデータセット（AFHQ）の実験では、視覚的な品質、多様性、およびスケーラビリティの点でStarGAN v2の優位性を検証しています。 image-image transferモデルをより適切に評価するために、ドメイン間で大きな差異がある高品質の動物の顔であるAFHQをリリースします。