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#735
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元形状のStyle Transferを行うことができるGANによる生成モデルの提案．粗い解像度のボクセルとスタイルを指定するベクトルを入力として高解像度のボクセルを出力するように学習する．この際に粗い解像度での形状と出力形状の概形が一致するよう，もともと空のボクセルを無視するようにGeneratorとDiscriminatorの各段階でマスクを適用する．
新規性
三次元形状について，形状のディティールをスタイルとしてStyle Transferを行うという問題設定が新規．解像度を変えて潜在ベクトルと合わせて入力し，出力は概形についてマスクすることで，Generatorが潜在ベクトルに合わせて形状のディティールだけを再構成するようなネットワーク構造を提案している．
結果
ShapeNetのいくつかのカテゴリで学習・評価．評価指標として，ダウンサンプリングしたときに概形が一致しているか，ローカルパッチが類似しているか，多様な出力ができているか，分類器を学習したときに正解できるかを用いて評価し，提案法の要素の有用性を示した．さらにスタイルを調べられるようなGUIアプリケーションを実装しインタラクティブなデザインを可能にした．
その他（なぜ通ったか？等）
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