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#870
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
顔の目の領域をinpaintingするにあたり，美しさ評価をするというちょっとニッチなタスクを解く．該当データセットはないのでボランティアが手動で作成．生成画像-元画像のロス，判別機ロス，顔構成の整合性ロスと，美しさロスによるGANの学習を行う．美しさロスはGANのエンコーダ出力をもとに計算．
新規性
上記のタスク設定．
結果
CelebAデータセットにおいて，特に目のInpaintingを行う他手法に対しPSNRなどで優越．
その他（なぜ通ったか？等）
Eye aesthetic datasetを作ったことがcontributionと言っているが，それ単体としては文化差ありそうで意味あるのか疑問．結果がコミットしているかも．
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