Oui, CycleGAN peut être appliqué à d'autres types de données que les images. Alors que l'architecture CycleGAN originale a été conçue pour la traduction d'image à image, le concept peut être étendu à d'autres types de données tels que :
1. Traduction audio-audio : CycleGAN peut être utilisé pour traduire des signaux audio d'un domaine à un autre, comme traduire de la musique d'un genre à un autre ou convertir la parole d'une langue à une autre[1].
2. Traduction texte-texte : CycleGAN peut être appliqué aux tâches de traduction texte-texte, telles que la traduction automatique ou le résumé de texte, en utilisant un générateur et un discriminateur texte-texte[1].
3. Traduction de séries chronologiques en séries chronologiques : CycleGAN peut être utilisé pour traduire des données de séries chronologiques d'un domaine à un autre, par exemple en traduisant des données boursières d'un marché à un autre ou en convertissant des données météorologiques d'un endroit à un autre. [1].
4. Traduction d'un nuage de points 3D vers un nuage de points 3D : CycleGAN peut être appliqué aux données de nuages de points 3D, telles que la traduction de nuages de points 3D d'un capteur à un autre ou la conversion de nuages de points 3D d'un format à un autre[1 ].
5. Traduction de graphique à graphique : CycleGAN peut être utilisé pour traduire des données graphiques d'un domaine à un autre, par exemple en traduisant des données de réseaux sociaux d'une plate-forme à une autre ou en convertissant des données de structure chimique d'un format à un autre[1 ].
Ces extensions nécessitent d'adapter l'architecture CycleGAN au type de données et au domaine spécifiques. Par exemple, les modèles de générateur et de discriminateur devraient être conçus pour gérer les caractéristiques uniques du type de données, telles que l'audio ou le texte[1].
Exemples d'implémentations
- Traduction audio-audio : CycleGAN pour la traduction audio-audio à l'aide de TensorFlow et Keras[2].- Traduction texte-texte : CycleGAN pour la traduction texte-texte à l'aide de PyTorch[3].
Références :
- [1] https://www.aiproblog.com/index.php/2019/07/28/a-gentle-introduction-to-pix2pix-generative-adversarial-network/- [2] https://github.com/AquibPy/Cycle-GAN
- [3] https://github.com/simontomaskarlsson/CycleGAN-Keras
Citations :
[1] https://blog.aiensured.com/transforming-images-with-cyclegan-and-pix2pix-exploring-generative-adversarial-networks/
[2] https://keras.io/examples/generative/cyclegan/
[3] https://github.com/AquibPy/Cycle-GAN
[4] https://github.com/simontomaskarlsson/CycleGAN-Keras
[5] https://towardsdatascience.com/cyclegan-how-machine-learning-learns-unpaired-image-to-image-translation-3fa8d9a6aa1d?gi=dbce9aca0724