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#737
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
変換ラベルをタグと属性に分割し、タグに対して複数の属性を紐付け、属性に対するそれぞれの属性が関連付けたスタイルを元画像の特徴量に対して適応し、生成器からの合成画像を識別する一方で、合成画像から抽出されたスタイルコードと元のコードのノルムを小さくすることを通して、スタイル変換に対して多様性を与える手法の提案
新規性
スタイル変換ラベルをタグと属性に分割し、スタイル変換に対して多様性を与えるという点で新規
結果
SDIT、StarGANv2及びELEGANTをベースラインとしてCelebA-HQでの評価で、提案手法はベースラインよりよい結果を達成 (FID値) する一方で、合成画像に対するユーザーによる視覚的評価でもより多様性があるという評価を得た
その他（なぜ通ったか？等）
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