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#85
summarized by : Kazuma_Asano
どんな論文か？
従来のスタイル変換の手法はコンテンツ画像とスタイル画像間のアテンションマップの調整ができず，かつ多様性のある作画をレンダリングすることは困難である．そこで本論文では，アテンションも考慮するためセルフアテンション構造，またマルチスケールスワップスタイル変換を適用し，複数のストロークパターンを出力するスタイル変換を提案する．
新規性
コントリビューションは以下の通りである．
1.セルフアテンション構造をAutoencoderに適用し，入力画像の特徴や広範囲情報を掴む
2.異なるストロークパターンを反映した複数の特徴マップを作成するためにマルチスケールスタイルスワップを提案
3.アテンションマップを組み合わせることにより，出力画像の異なる空間領域に複数のストロークパターンを出力する手法を示した
結果
スタイル変換の従来手法4つ（Style-Swap, AdaIN, WCT, Avatar-Net）と提案手法を比較．ユーザスタディで評価し提案手法がもっとも良いことを示した．
また，ガンマ値を変更することでスタイルのディテールを調整できる（多様性を持たせる）ことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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