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#787
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
House-GANから得られたグラフをConv-MPNを通して3Dのテンソルを取得し、CNNで方向及び角度のファセット画像をベクター画像に変換し合成画像を生成する一方で、ラスター画像の幾何学的構造とノード間の関係を識別器で判定することで、構造化された屋根のデザインを生成する提案
新規性
学習可能なパラメータを使用したラスター画像からベクター画像への変換という点で新規
結果
House-GANをベースにColabelerでアノテーションした502枚の画像を使用し、独自定義のペア毎の頂点間の距離に基づいた幾何学的、トポロジカル的な違いを評価する指標とFID値での評価で、提案手法は既存手法より良い結果を達成する一方で、質的評価ではより写実的な合成画像が生成されことを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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