El registro de imágenes multiespectrales es el proceso de alinear las regiones espaciales de dos imágenes con diferentes distribuciones. Uno de los principales desafíos que enfrenta es resolver las severas inconsistencias entre las imágenes de referencia y objetivo. Este artículo presenta una red novedosa de registro de imágenes multiespectrales, la Red de Registro Guiada por Características de Conjunto Difuso Intuicionista a Escala Múltiple (IFSrNet), para abordar el registro de imágenes multiespectrales. IFSrNet genera imágenes pseudo-infrarrojas a partir de imágenes visibles utilizando la Red Generativa Adversarial Cíclica (CycleGAN), la cual está equipada con un módulo de atención multi-cabeza. Una red de registro de extremo a extremo codifica las imágenes multiespectrales de entrada con fuzzificación intuicionista, que emplea un descriptor de características mejorado: Transformación de Características Invariantes a Escala de Conjunto Difuso Intuicionista (IFS-SIFT), para guiar su funcionamiento. Los resultados del registro de imágenes se presentarán en una salida directa. Para esta tarea, también hemos diseñado funciones de pérdida especializadas. Los resultados del experimento demuestran que IFSrNet supera a los métodos de registro existentes en el conjunto de datos Visible-IR. IFSrNet tiene el potencial de ser empleado como un paradigma novedoso de traducción de imagen a imagen.