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#112
summarized by : 綱島秀樹
どんな論文か？
supervisedのGAN-basedの仮想試着の手法 (Conditional Analogy GAN (CA-GAN)のちょっと違うバージョン)。
segmentation mask, 服, 腕, 人の4つ同士でcycle consistencyが成り立つように訓練する。
disentangleと謳っているが、本来の意味のdisentangleではなく、それぞれのパーツごとで生成というだけ。
新規性
self-occlusionに頑健になった点。
パーツを分解しての生成が有効であることを示した点。
結果
VITON、VITON-HDデータセットを用いており、定性評価ではもっとも品質が高い仮想試着を達成。
また、Inception Score、FID、SSIM、ユーザースタディーの定量評価においてSOTA
その他（なぜ通ったか？等）
CAGANにパーツごとのcycle consistencyを入れるという点はシンプルで、かつ、self-occlusionにより頑健になったというのは強い点だが、CVPRに通るかというと微妙なライン。
code：https://github.com/ChongjianGE/DCTON
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