人間の顔と動物の顔のように、類似した複数のドメインにまたがった非常に多様な形状を持つ画像を同時にモデル化することが可能という点。ネットワークは、全てのドメイン間で共通する領域を学習するPolymorphic-GANと、各ドメインが持つ固有な幾何学的特徴を捉えるMorph Netの2つで構成されている。

単一モデルによる複数ドメインの画像生成において、StyleGAN2と比較して高い精度を示し、Morph Netの有効性も確認された。また、少数データでの学習、複数ドメイン間におけるゼロショットでのセグメンテーション転送、画像間の変換など様々な用途に利用可能である。