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#161
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
StyleGANを用いた顔画像のIdentity操作の研究. StyleGANをGAN inversionで利用することで高画質かつ高品質な画像を生成. 3DMMを用いた損失を設計することで, 他の属性を維持したままIdentityを効果的に変換する.
新規性
Stylemapを用いることでターゲット画像の見た目を維持. StyleGANの層ごとに認識する顔特徴量が異なることに注目し, 効果的に複数枚の顔画像を合成.
結果
Deepfakes, FaceShifter, SimSwap, HifiFace, InfoSwap, MegaFS, SmoothSwapと比較. Identity, 顔の形状, 表情, Poseの再現度を評価し提案手法が最先端の性能を達成.
その他（なぜ通ったか？等）
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