前景とαマップが既知の合成データを作成し教師ありでネットワークを学習させる。教師ありで学習されたネットワークを自己教師時の生成器の監視役として機能させ、大きく逸脱しないようロスを取ったのが新規性。識別器は生成器で生成されたαと背景を用いて新しい背景に合成して、それが本物かウソかを見分けている。

様々な写真や動画を用いて結果を実証し、既存手法から大幅に性能改善されていることを確認。

既存のデバイスで可能であり、アプリケーションも需要が高く、実用段階でネックになるドメインギャップ吸収のためにSelf-Supervisedの検討も行っているため。実用性が高い。