GANで生成された画像等多種多様な歪みを含む画像と人的評価がアノテートされたデータセットを生成。113万以上の人間の判定結果を統計的に質が担保された方法で収集。

既存の画質評価手法では、特にGANで生成された画像の品質を公平に評価できていないことがわかった。これはつまり従来のGANベースの復元(SR)アルゴリズムの研究の結論（有効性）にいくつか疑いがかけられることを示唆している。

問題提起がわかりやすく、データセット生成の方針もロジカル。著者はタスクやアルゴリズムの発展に伴って評価手法も更新すべきであると提言している。