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#124
summarized by : Kazuma_Asano
どんな論文か？
本論文ではImage2Image TranslationとStyle変換を組み合わせたexample-guided image synthesis を提案する．この問題設定ではexsampleで与えた画像のスタイルを模範しかつセマンティックラベルから写実的な画像を生成することである．（どちらかというとDomain Adaptationとの組み合わせに近い）
新規性
コントリビューションは以下の通りである．
1.スタイルの一貫性を保つためのDiscriminatorを新たに提案しモデルに追加
2.意味的情報を考慮したLossを適用し，クオリティを向上
3.データサンプリングのために弱教師付き学習を利用した
結果
タスクにはSketch→Face, Pose→Dance, Scene parsing→Street view,ベースラインにpix2pixHD, MUNIT,PairedMUNITと提案手法の比較を行った．結果としてFIDやSemantic consistencyで提案手法がSOTAを獲得．定性的に見ても，スタイルを維持しつつ，ラベルから綺麗に生成できている．
その他（なぜ通ったか？等）
かなり多くのの人が挑戦しているタスクであり，採択されていることから中でも綺麗に生成できる手法の論文であると思う．しかし，Limitaionに256x256が限界であったと書かれているので，改善の見込みはまだある．
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