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#268
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
自動運転用の微分可能なニューラルシミュレーターであるDriveGANを提案。さまざまな状況を生成しつつ、エージェントを学習させることができる。エンコーダーにより、画像を道路などのcontentと天候などのthemaに分離し、themeに摂動を与えることで、さまざまな状況を生成する
新規性
シーンの編集を行うことができるため、さまざまな状況を考慮したシミュレーションを実施することができる。また、微分可能なシミュレーションであるのでシーンやシナリオを再現することが可能
結果
現実の動画を使って、生成された動画の本物っぽさをFrechet Video Distanceで計測し、生成動画が高品質であることを確認している。また、シミュレーターの行動が妥当なものか、現実のデータと比較し、先行研究と比較して妥当な行動をしていることを評価している。
その他（なぜ通ったか？等）
https://nv-tlabs.github.io/DriveGAN/
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