GANの学習済みモデルと、画像から属性を推定する学習済みモデルを組み合わせたモデルの入力と出力から、ヤコビ行列を求めてブラックボックス最適化を行う枠組みを提案した。想定外の活用が可能との主張で、著者は学習済みモデルの公開に対して警告を発している。

PGGAN及びStyleGANの深層生成モデルと、CelebA-HQデータセットで学習させたResNet-50、HopeNet及びMTCNNの属性推定モデルを組み合わせて実験し、ベースラインとしてCVPR 2020採択のInterFaceGANとの比較を行い、同等以上の結果。

シンプルなアプローチで、視覚的にアピールする結果とベースラインとの比較を示したため通ったと考えられる。プロジェクトページ( https://a514514772.github.io/hijackgan/ )及びPyTorch実装( https://github.com/a514514772/hijackgan )が公開されている。