#Contrastive Unpaired Translation

CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法，采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用，并且无需手工设计损失函数和反向网络，适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境，适合在NVIDIA GPU上运行，整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发，并在ECCV 2020会议中展示。