「生成部分と参照部分」、「生成部分のみ」の２種類のattentionを計算するDSAを提案。DSAではattention mapを正しく計算させるために、正解画像を入力して得られるoracle attention mapを使った新しい損失関数を導入する。さらに、顔の各部分・画像全体・生成部分のみ・生成部分のdetailの計７個のdiscriminatorを使う。

CelebA-HQ、Flickr-Faces- HQで実験。L1、PSNR、SSIM、LPIPS全てにおいて既存手法を上回った。画像の見た目においても、他手法よりも優れている。ablation studyでは、DSA、multi-discriminator、supervision on attentionの効果を確認した。