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#794
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
視覚的効果とその程度を制御する学習可能なパラメータを、特異値分解したフラット化された畳み込みカーネルの特異値に加えることでパラメータ空間を小さく保ちつつ、2つのGeneratorを使用して合成画像を編集する提案
新規性
重み行列の特異値に対して追加のパラメータを適応し学習するという点で新規
結果
FFHQ、LSUN-{Cars, Horse, Church} で事前学習したStyleGAN2に提案手法を適応した視覚的評価の結果、指定した属性の強度の調整が反映されていることが確認される一方で、ヒートマップでの元の合成画像との比較においてもその違いを確認することができ、スケーリングに対する定量評価 (FID値) でも適切な数値が出力された
その他（なぜ通ったか？等）
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