輪郭や凹凸の情報などをもとにして線画を生成するネットワークと画像変換のネットワークを組み合わせた構造を提案しており、さらに大量のデータセットの作成に成功している(その他にて述べる)ため、教師データを作成するひとごとのパラメータなどは必要なくgeneralなものになっている。

従来この分野の精度の成長はゆっくりであったが、今回の研究ではsignificantly improvesだと表現している。計測は人によるスケッチとのPrecision/Recallの値やIoU,Chamfer distanceで測っており、どの指標においてもSoTA

データセットはこれまで人の手によって作成していたが、それでは工数が非常に重く、また限られた人しか作業できないために非常に少ない数しか作成できなかった。そのため、rtscという線画抽出ライブラリを利用して、１つのデータにつき複数の閾値でもって線画を抽出し、『どれが一番いいですか』という質問をクラウドソーシングにて行うことで、綺麗なデータを大量に取得できた。