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#135
summarized by : 中嶋航大
どんな論文か？
ワープによる意味的な画像編集について研究を行った．従来の研究ではペアデータが必要であったが，本研究ではcycle-consistencyを導入することでアンペアデータで学習が行える．また推定するワープ場は滑らかであるため，アップサンプリングするだけで高解像度画像に適応できる．
新規性
アンペアデータでワープによる意味的な画像編集を行えるようにした．
結果
CelebAやCub200データセットを用いて，定性的/定量的評価を行った．定量的には，attributeを分類するネットワークのaccuracyやidentity preservation（入力と出力画像のL2距離），Realism（Amazon Mechanical Turk）で評価した．StarGANなどと比較し，提案手法の性能が全体的によかった．
その他（なぜ通ったか？等）
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