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#1017
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
本論文は，one-shotのタスク設定で元画像郡からアイデンティティの抽出，表情の参照画像からポーズを抽出し，任意の表情をした画像を生成するネットワークを提案（改良した）ものである．
一つが前景セグメンテーションを予測するようにし予測時の損失や拡張性を広げた．また，従来のモデルのようにキーポイントを推測するのではなく，ポーズベクトルとしてポーズを潜在空間で表現した．
新規性
従来モデルにはなかったone-shotタスクの設定で前景セグメンテーションを行えるようし，またポーズをキーポイントではなく，ポーズベクトルとして表現した．
結果
FSTH, Fab-Net, 3DMM, X2Faceと提案手法を比較し，Accuracy for Top-N queriesでSOTA．
また，定性評価でも提案手法が最も良さそうに見えることを示している．
その他（なぜ通ったか？等）
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