CoCosNet内部の「対応関係を取る」部分で、PatchMatchを微分可能にして組み込み、GRUに畳み込みを入れたConvGRUと合わせることで反復処理を可能にして品質向上を図り、高解像度に対応させたCoCosNet v2を提案した。ECCV 2020 Best PaperのRAFTが使用していたConvGRUを、いち早く取り入れている。

DeepFashion、MetFaces及びADE20kのデータセットを使用して生成画像の品質に関する評価を行い、同じ解像度の512×512で再学習させたSPADE及びCoCosNetを上回る結果。

適切な比較対象が少なかったCoCosNetと異なり、CoCosNet自身を比較対象として明確な品質向上を示したため、今回もOralで通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/microsoft/CoCosNet-v2 )が公開されている。