GANによって生成した画像に対して、自動的にアノテーションを付与するネットワークを学習する点が新しい。StyleGANの特徴量は、アノテーションを生成するために十分な情報を持っているという仮説に基づき、シンプルなネットワークでそれを実現できることを示している。

semantic segmentationとkeypoint detectionの二つのタスクで評価した。提案手法で作成したデータセットで訓練したモデルは、ほかのデータセットからtransfer-learningやsemi-supervised learningしたものよりも高い精度を示した。また、提案手法を拡張することで、StyleGANで生成した画像から3Dモデルを作成することに成功した。

評価実験が非常に網羅的に行われている。 project pageへのリンク：https://nv-tlabs.github.io/datasetGAN/