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#331
summarized by : Hao
どんな論文か？
GANは潜在空間から画像を生成する（つまり Z -> X). GAN Inversionとは画像から潜在空間に変換(X -> Z)、つまり学習済みGANで画像から潜在空間での良い表示(Z)を探す
新規性
従来手法はback-propagationやlearn additional encoderで一つの潜在変数を学習したが、この手法では複数のZ(潜在変数)に変更し、adaptive channel importance scoreも提案し、MSE + Perceptual lossの手法を提案した
結果
様々なimage processingタスク(colorization, super resolution, inpaintingなど)で良い結果が出た
その他（なぜ通ったか？等）
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