既存手法やFaceAppでは主にテクスチャの変化に焦点を当てているが、提案手法では頭部の形状の変化も再現するように連続的な幼児化・老化双方向の過程をモデル化するように潜在空間を学習させる。既存の顔老化データセットに含まれる幼児と子供の数が限られているので、それを補うためにFFHQデータセットに対してクラウドソーシングで性別と年齢のラベル付けを行い更に顔のセマンティクスなども抽出している。

定性的・定量的に従来手法に対する性能向上を確認。

提案手法の結果のわかりやすさに加え、自分たちでデータセットも補間して作成している。また、このようなアプリケーションが提示しうる倫理的な問題についての声明も補足資料に記載。