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#367
summarized by : Shoma Iwai
どんな論文か？
自己回帰モデルを使った超解像手法LAR-SEを提案．提案手法は画像全体を粗く超解像するCoarse SRと，テクスチャ部分を生成するTextural VQ-VAEで構成される．VQ-VAE部分では，潜在表現をパッチに区切って自己回帰モデルを実行することで，ある程度の並列化が可能．これによって計算時間を短縮することができる．
新規性
超解像に自己回帰モデルを使用した点．
従来の回帰ベースの超解像と自己回帰モデルを組み合わせる点．
パッチに区切って自己回帰モデルを適用するため，ある程度の並列化が可能な点．
結果
超解像に自己回帰モデルを使用した点．従来の回帰ベースの超解像と自己回帰モデルを組み合わせる点．パッチに区切って自己回帰モデルを適用するため，ある程度の並列化が可能な点．
その他（なぜ通ったか？等）
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