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#20
summarized by : Tong Zheng
どんな論文か？
ぼやける顔画像からsharpな顔画像を作る顔画像のRestoration。従来の顔画像のRestorationは高画質あるいは高信憑性片方を追求しているので、生成画像の画質が悪い、あるいは入力画像っぽくない。本研究は高画質（画像のtextureが豊富）かつ高信憑性（入力画像と比べて構造的に変わっていない）の顔画像Restorationができた。
新規性
Vector-Quantized Codebook: 学習済のVQVAEを使用することで高画質な画像を生成。VQVAEを使って入力画像をCodeに変更する。
Parallel Decoder: VQVAEのdecoderは一個のみが、本研究はa,b二個のdecoderを使用。aは高画質の画像を生成、bは高信憑性画像を生成。aの特徴をbに融合することで高画質＋高信憑性な画像を生成できた。
結果
CelebA-Test, LFW-Test, CelebChild-Test, WebPhoto-Testで顔画像のRestorationのSOTA精度達成。定性結果もいい。
その他（なぜ通ったか？等）
VQ-VAEの一活用。https://github.com/TencentARC/VQFR/
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