CycleGANによるドメイン変換の過程で生じる人工物の影響を最小限に抑えるためには、以下の手法が有効です：
生成画像の品質評価: CycleGANによって生成された画像に対して、自動的もしくは手動で品質評価を行い、人工物や歪みが含まれる画像を特定します。これにより、品質の低い画像をフィルタリングしてデータセットから除外することが可能です。
サイクル一貫性の強化: CycleGANの学習プロセスにおいて、サイクル一貫性損失を重視することで、生成された画像が元の画像と整合性を保つように学習させることが重要です。これにより、生成画像における人工物や歪みを最小限に抑えることができます。