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#113
summarized by : 綱島秀樹
どんな論文か？
1. セマンティックマップのコンテキストを考慮できていない
2. shapeとstyleをdisentangleできていない
3. ill-posedであるinvisible regionをうまく扱えない
という問題点を解決してpose transfer, virtual try-on, edittingを可能にしたPISEを提案。
SEANと似たアイデア (後述)
新規性
見えない部分をうまく扱えるようにした点。
結果
Pose transferにおいて定性定量共にSOTA。
人の服を人に着せるvirtual try-on、semantic mask regionのeditingの実験を行なっている (比較はなし)。
その他（なぜ通ったか？等）
手法自体はSEmantic region-Adaptive Normalization (SEAN)とほぼ同じ話だが、見えない部分を扱えるようにしたという点の貢献が大きいため通ったと考えられる。
code：https://github.com/Zhangjinso/PISE
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