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#185
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
解像度可変で画像を生成するGANの研究. 既存のGANでは一定の解像度でしか画像を生成できない. 本研究では, 本来の解像度で収集された可変サイズの画像からなるデータセットを作成. ランダムなスケールのパッチをサンプリングし、可変出力解像度を持つ新しい生成器を学習させる. 様々な自然画像領域で実験を行い, 高品質かつ任意のスケール合成を実証.
新規性
自然画像から様々な解像度が混ざった解像度可変のデータセットを作成し訓練する手法を提案. 1024×1024を超える高品質な画像生成を実現.
結果
学習データとしてFFHQ, LSUN(Churches), Flickr(Mountains, Birds)を使用. マルチサイズ学習によりすべてのスケールで忠実度が向上. また, 高解像度化においてLanczos upsample, LIIF, Real-ESRGANと比較. 超解像だけでは実現できない高解像度での現実的な詳細情報を生成. しかし, 高解像度化により細部が変化することがある.
その他（なぜ通ったか？等）
project page: https://chail.github.io/anyres-gan/
code: https://github.com/chail/anyres-gan
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