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#589
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
新しいInpaintingフレームワーク，MATを提案．既存手法ではCNN，Transformerを単体で採用しており様々な問題が発生していた．提案手法は，CNNとTransformerのいいとこどりをすることで「複数のmaskがある画像のInpainting」を実現した．また，定性を既存手法と比較することで，画質，生成される画像の多様性の観点から優位性を示した．
新規性
既存のInpaintingフレームワークは，CNNを用いたもの「大局的に特徴を捉えられない」Transformerを用いたもの「局所的な特徴を捉えられれず生成される画像が荒い」といったっ問題があった．提案手法は，CNNとTransformerの利点を採用した新規手法を提案し，これを解決した．
結果
複数のベンチマークを用いた広範囲な実験で，提案モデルが最先端の性能を持つことを実証した．また，定性を比較することで既存手法よりも優れていることを示した．
添付した画像では，定性比較を紹介．
その他（なぜ通ったか？等）
【Github link】
https://github.com/fenglinglwb/MAT.
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