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#603
summarized by : yamada ryosuke
どんな論文か？
顔の表情をターゲット画像の顔の表情へ変化させるface reenatchmentタスクにおいて顔の形状情報と外観情報の２つからのアプローチで画像生成するFreeNetを提案した．さらに，triplet lossとperceptual lossを組み合わせたtriplet perceptual lossを提案した．
新規性
顔の形状情報と外観情報を組み合わせて学習するネットワークの提案とそれらを学習するために最適な損失関数の提案
結果
以下の画像にも示すように従来のpix2pixよりも高精度に顔の表情をターゲット画像に類似させて画像生成することができている．また，RaFDデータセットにおいて従来手法と提案手法をSSIMとFIDで定量的に評価した．こちらにおいてもpix2pixと比較して優勢であることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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