在缺乏配对训练数据的情况下，提高模型在图像翻译任务中的泛化能力的方法包括：
无监督或自监督学习：利用无监督学习或自监督学习的方法，可以在没有配对数据的情况下训练模型，从而提高模型的泛化能力。
生成对抗网络：通过生成对抗网络（GANs）等方法，可以让模型学习到数据分布的特征，从而在未见过的数据上表现更好。
迁移学习：利用在其他任务上训练好的模型进行迁移学习，可以帮助模型在新任务上更快地收敛并提高泛化能力。
数据增强和数据扩充：通过数据增强和数据扩充技术，可以扩展训练数据的多样性，帮助模型更好地泛化到新的数据集。
模型正则化：通过正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化等，可以减少模型的过拟合，提高泛化能力。
综合利用以上方法，并在模型训练过程中注重模型的泛化能力，可以在缺乏配对训练数据的情况下提高模型在图像翻译任务中的泛化能力。