画像復元の教師なし表現学習手法を提案、noise と clean の domain transfer を行なう。両ドメインから抽出する潜在表現がセマンティックな情報のみ含むと、再構成がドメイン・シフトを生じる点、リッチなテクスチャや特徴を保持するノイズに不変な表現の学習を狙い、セマンティクスと背景の一貫性を保つことで表現の頑健性を改善した。効率的な訓練とより早い収束で SOTA 同様の性能を達成。