이미지 변환을 통해 대상 데이터를 소스 도메인 스타일로 스타일화하여 대상 데이터를 소스 모델에 직접 맞추는 얼굴 안티 스푸핑을 위한 감독되지 않은 도메인 적응의 새로운 관점을 제안한다. 스타일화를 보장하기 위해, 도메인 간 신경 통계 NSC과 DSC과 결합된 생성 도메인 적응 프레임워크를 제시함. 그리고 일반화를 보장하기 위해 목표 데이터 분포를 더욱 확장하기 위해 도메인 내 SpecMix을 제시함. 광범위한 Experiments과 Visualization을 통해 제안된 방법의 효과를 입증.