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#111
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
これまでのGANは離散的な2次元グリッドで表現される画像を出力してきたが，この論文ではImplicit Neural Representation（INR）による連続的な画像生成を目指している．INRは画像の座標を受け取り，その座標のRGB値を出力するMLPで，主に3Dドメインで発展した技術である．INRとGeneratorを組み合せた新たなINR−based Generatorを提案
新規性
INRをGeneratorに組み合わせるためには，INRのパラメータを生成する別のネットワーク（Hypernetwork）が必要であること，高解像度な画像を生成するためのINRの評価コストが大きいという問題を解決する必要があったが，この研究ではfactorized multiplicative modulationとmulti-scale INRsと呼ぶ新たな方法で解決している．
結果
GeneratorがFC層で構築されているにもかかわらず，LSUN bedroom 256x256でFIDが6.27でFFHQ 1024x1024で16.32を達成し，連続的な画像表現と離散的な画像表現のギャップを埋めた．また超解像，画像補完，外挿など興味深い特性を持っていることが実験からわかった．
その他（なぜ通ったか？等）
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