画像全体の特徴変換器と、両目、鼻、口、それ以外の顔全体、背景の6つのローカル特徴変換器を元にGeneratorで生成し、マージしたものをGeneratorの生成物とする。Discriminatorも同じ数、役割の特徴識別器を持ち、それぞれにロスを計算する。

pix2pixやCycle GANなどの既存のGANやStyle変換ベースの手法と比較して、目元や口元などは、元画像に近い生成を、行うことができていることを示した。また、テストセットと比較した際のFIDスコアも、既存手法より向上することを示した。