不吃萝卜

InstaGAN，无监督，mask控制，ICLR2019。
代码：https://github.com/sangwoomo/instagan
问题：多目标实例生成，大的形状变化。
贡献:
1.一个图像+多实例属性的翻译神经架构
2.内容保留损失
3.一种顺序小批量推理/训练技术
结构：特征提取模块，图像生成模块，属性生成模块。$(x, a)$-->$({y}', {b}')$

损失：GAN（LSGAN）+内容损失（循环一致性、identity loss、内容保留损失）
内容保留损失：保留背景，只翻译实例。

顺序小批量翻译：节约内存

最好最后翻译小的实例，以免其被覆盖掉。