１．Attribution88という名の100万枚のGAN生成画像データセットを構築。GANの種類は7種類、画像類別数は11。 ２．任意二枚の画像を特徴空間に射影、Representation Mixingという特徴の重み付け足し算で二枚画像の特徴を融合。融合した特徴から分類ラベルを得てネットワークを学習。推論段階は任意の画像を入力し、画像の真偽＋どのGANによって生成されたのかを分類。

画像の真偽分類でSOTAだけではなく、画像の明るさ変化やノイズにもrobust。おまけに画像が偽であればどのGANから得られたのかも分類できる。

Attribution88データセットを作った。問題設定が新しい。