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#773
summarized by : Hao
どんな論文か？
シンプルだが効果的な教師なしのリアルで多様な画像を生成する方法を提案
新規性
提案モデルは、弁別器の特徴空間でのクラスタリングから自動的に導出されたラベルを条件としています。 標準mode collapseベンチマークでの実験は、mode collapseに対処する場合、提案手法がいくつかの競合する手法よりも優れていることを示しています。
結果
提案手法は、ImageNetやPlaces365などの大規模なデータセットでもうまく機能し、以前の方法と比較して、画像の多様性と標準的な品質の指標の両方を改善します
その他（なぜ通ったか？等）
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