画像生成で用いられるアップサンプリング手法について、周波数スペクトルの観点から考察。アップサンプリングの方法・カーネルサイズ、拡大後に入れるconv層の数など、幅広い要素について比較した点。新しいロスやdeepfakeの検出手法を提案した点

transposed-convの後に5×5以上のconv層を３つ入れることで過剰な高周波成分を抑えられることがわかった。画像の周波数スペクトルを特徴量として使うdeepfake検出はCelebA、Faces-HQで100％の検出率を達成。DCGANにspectral regularizationを導入することで余分な高周波成分が抑えることができ、FIDが改善した。

アップサンプリングについて、様々な条件で徹底的に調べている。