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#8
summarized by : Shion Hinda
どんな論文か？
StyleGAN Inversionで、エンコーダの重みを入力に応じて調節するHyperStyle (Hypernetwork+StyleGAN)を提案。変化量をチャンネルごとにまとめるなどの工夫で時間・空間計算量を削減。アニメなどOODな画像もzero-shotで復元・編集できる。
新規性
エンコーダの重みをHypernetworkで動的に調節するというアイディア。OODな画像でも復元・編集できる汎化性能。
結果
PTIに匹敵する再構成性能、編集しやすさを1回の推論で実現した。
その他（なぜ通ったか？等）
HyperInverterというほぼ同じ内容の論文が数日差でarXivに出ていた。こちらも同じくCVPR2022で採択されている。
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