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#482
summarized by : yasud
どんな論文か？
テクスチャの貼り付けの、1.制御が可能(テクスチャの再構成タスクとしている)であり、2.任意のテクスチャサンプルを合わせた時にリアルな補間ができるTexture Mixerを提案。再構成と補間タスクの両方を条件つきGANの手法に則って同時に学習させている。
新規性
テクスチャの素材を編集することは、非常に豊富なバリエーションがあることから難しく、人手での設計では遅い上に汎用的ではなかった。これをユーザーの操作、テクスチャの補間という２点から解決を測っている。
結果
公開されているデータセットでは、データ数が少なく、また識別タスク用に作られているものなので自前でデータセットを作成。スムーズさ、リアルさなどで定量的な評価および、ユーザー評価(AMTに委託)を行なっている。全体的に良い評価を得ている。
その他（なぜ通ったか？等）
FlickrとAdobe Stockを使って、２つのデータセットを自前作成している。
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