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#340
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
Pose-guided person image generationにおける，sourceの人画像をtarget poseに従って空間的に変形するための方法について研究している．これまでは，入力の画素が出力ではどこの画素位置に対応するかを示すflow fieldを予測し，画像空間上でSpatial transformer netで変形していたが，著者らは，特徴空間での新たな変形方法を提案している
新規性
特徴空間での変形は新たなコンテンツを生成できるうえ，計算効率も改善するが，特徴と変形要素の相互的制約とbilinear samplingの勾配伝播の問題から，局所解に陥る傾向がある．この問題に対して，globalな相関を捉えたflow fieldから，attention mechanismを用いた新たなサンプリング方法を提案している．
結果
SOTAな先行研究と比較して，DeepFashionとMarket-1501の両データセットで優れた性能であることを定量的に示した．またこのような空間的な変形が用いられているview synthesisやvideo animationのタスクでも本手法の有効性を実証している．
その他（なぜ通ったか？等）
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