教師なし特徴表現学習において用いられていた、画像の回転を行い、識別モデルがその回転を識別するモデルをGANに組み込んでいる。つまりGeneratorで生成した画像を回転し、Discriminatorがそれを識別するロスを敵対学習に追加した。

評価指標をFIDとする画像生成において、SS-GANとして様々なモジュールを加えたモデルは条件付きGAN(Cond-GAN, ICLR2018)に匹敵する精度を達成した。 また、表現の品質についての評価(Richardら, ECCV2016)についても行なっており、SoTAな評価を達成している。