#247
summarized by : Teppei Kurita
PD-GAN: Probabilistic Diverse GAN for Image Inpainting

どんな論文か?

Inpaintingにおいて多様な結果を生成するPD-GANの提案(バニラGANがベース)。
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新規性

穴領域の現実性と多様性を動的にバランスを取り、生成されるコンテンツを穴の中心に向かってより多様化し、穴の境界ではより近傍のコンテンツに類似するようにDeepな特徴を修正するSPDNormが新規性。更に新しい知覚的多様性損失を提案し多様なコンテンツ生成を強化している。

結果

CelebA-HQ、Places2、Paris Street View等のベンチマークを用い、定量・定性的な優位性を確認。

その他(なぜ通ったか?等)

[Code] https://github.com/KumapowerLIU/PD-GAN