問題 No.1180
敵対的生成ネットワーク（GAN）の一種であり、ドメイン変換（例：馬の画像をシマウマの画像に変換する、普通の写真をゴッホ風の絵画に変換する）を行う技術である。変換前と変換後の画像が「一対一で対になっているペアデータ」が手元に存在しない場合であっても、2つの異なるドメイン間で相互に矛盾なく変換・逆変換を行えるよう、サイクル一貫性損失（Cycle Consistency Loss）を導入したモデルはどれか。
【正解の解説】
Cycle GAN
ペアデータがない環境でも、画像同士を自然に入れ替えることができる、サイクル一貫性を持たせたモデルです。
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【その他の選択肢の解説】
Pix2Pix
ペアになっているデータを使って、画像と画像を対応付けて変換を行う技術です。
DCGAN
GANを深く重ねて画像生成を安定させた、GANの初期の発展形です。
Style-based Generative Adversarial Network (StyleGAN)
スタイル（作風）を学習し、顔写真などを極めて高精細に生成できるモデルです。