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小样本，100-300张，不需要成对数据。
是图像翻译任务，source是真实图片数据，target是人像卡通图片，前者好获取，后者不好获取，source是丰富的，target是较小的，会有小样本偏置，先校准再翻译，使用校准之后的目标域和源域对应。
在内容矫正模块上，Gs是一个生成网络，Gt是一个风格迁移网络，ccn对这两个域的图片进行监督，有了ccn之后，就可以通过在隐空间采样获得很多的风格图片，但是目前得到的目标域在几何上时需要对齐的，通过一个几何扩展模块，提高鲁棒性，ttn是一个gan架构，生成器的监督信息是风格图片，unpair的。其中Gs和Gt都是相同的预训练styleganv2，但是小样本数据只训练Gt。
