summarized by : Ho Ching Chiu
Lei Zhao, Qihang Mo, Sihuan Lin, Zhizhong Wang, Zhiwen Zuo, Haibo Chen, Wei Xing, Dongming Lu
データセットにある違う他の画像(instance)を条件付けで、マスクした画像を違うように復元する。variational lower boundを用いて、instance画像のfeatureと(instance画像をもとに)復元したマスク画像のfeatureを教師なし学習で潜在空間でone-to-one mappingにすることで可能。
一つのマスクした画像に対し、複数の視覚的妥当な画像を生成できること。
質(PSNR, IS)と多様性(LPIPS)とも既存の手法より良い