StyleGANで使用されるノイズ注入を加え、また複数のレイヤーでスキップ接続を行うU-Net構造では浅い階層の特徴量が品質低下を引き起こすため、単一のスキップ接続で顔の復元を行う手法を提案した。また、復元後の同一性を評価するため、特徴空間でk近傍法を使用した評価指標も提案した。

顔の復元と超解像のタスクで、FFHQとCelebA-HQのデータセットを使用し、PSNRなど複数の評価指標で従来手法を上回る結果。加えて、提案する評価指標では従来手法を大幅に上回る結果。

従来手法からネットワーク構造の見直しを行ったことと、生成品質の高さで通ったと考えられる。