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#306
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
少量データにおける画像生成において，特徴量や画像をFusionする従来のアプローチでは，特に，高周波成分の学習に苦戦することが知られていた．この論文は少量データであっても高品質な画像生成が行えるよう周波数情報の観点からGANの画像生成を検討している．
新規性
技術的な新規性は，エンコードされた特徴を複数の周波数要素に分解し，画像生成においてそれぞれ役割が異なる低周波成分と高周波成分を異なるSkip-Connectionを通して伝播することである．また，周波数帯での誤差を定義している．
結果
実験では，Flower, Animal Faces, VGGFaceで検証を行い，FID, LPIPSともにSoTAを達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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